// Copyright (c) 2023 Franka Robotics GmbH // Use of this source code is governed by the Apache-2.0 license, see LICENSE #include <array> #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <franka/duration.h> #include <franka/exception.h> #include <franka/model.h> #include <franka/robot.h> #include "examples_common.h" /** * @example force_control.cpp * A simple PI force controller that renders in the Z axis the gravitational force corresponding * to a target mass of 1 kg. * * @warning: make sure that no endeffector is mounted and that the robot's last joint is in contact * with a horizontal rigid surface before starting. */ /** * @example force_control.cpp * 一个简单的 PI 力控制器,它在 Z 轴上施加相当于 1 kg 目标质量的重力。 * * @警告: 确保在启动前没有安装末端执行器,并且机器人的最后一个关节与水平刚性表面接触。 */ int main(int argc, char** argv) { // Check whether the required arguments were passed // 传入机器人IP参数 if (argc != 2) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <robot-hostname>" << std::endl; return -1; } // parameters double desired_mass{0.0}; constexpr double target_mass{1.0}; // 目标质量 1KG ,用于计算目标重力。 NOLINT(readability-identifier-naming) constexpr double k_p{1.0}; // 比例控制器增益,用于控制器中的比例项。 NOLINT(readability-identifier-naming) constexpr double k_i{2.0}; // 积分控制器增益,用于控制器中的积分项。 NOLINT(readability-identifier-naming) constexpr double filter_gain{0.001}; // 滤波增益,用于对传感器数据进行滤波以减少噪声。 NOLINT(readability-identifier-naming) try { // connect to robot franka::Robot robot(argv[1]);// 与机器人建立通信 setDefaultBehavior(robot); // 设置机器人默认参数 // load the kinematics and dynamics model franka::Model model = robot.loadModel(); // 加载运动学和动力学模型 // set collision behavior 设置默认碰撞行为 robot.setCollisionBehavior({{100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0}}, {{100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0}}, {{100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0}}, {{100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0}}); franka::RobotState initial_state = robot.readOnce();// 读取机器人状态作为初始状态 // initial_tau_ext 通常用于存储机器人每个关节的初始外部力矩。 tau_error_integral : 通常用于存储积分误差,这在积分控制器(例如 PI 控制器)中非常常见 Eigen::VectorXd initial_tau_ext(7), tau_error_integral(7); // Bias torque sensor 偏置力矩传感器 std::array<double, 7> gravity_array = model.gravity(initial_state);// 计算机器人在初始化状态下的重力力矩 Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 7, 1>> initial_tau_measured(initial_state.tau_J.data());//测量到的关节力矩映射为一个 Eigen 向量 Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 7, 1>> initial_gravity(gravity_array.data());// 将 gravity_array 数组的数据映射为一个 Eigen 向量 initial_tau_ext = initial_tau_measured - initial_gravity; // 测量到的关节力矩减去计算得到的重力力矩,来计算机器人受到的外部力矩。 // init integrator 初始化力距积分误差 tau_error_integral.setZero(); // define callback for the torque control loop 定义力距控制循环的回调函数 Eigen::Vector3d initial_position; // 初始化位置 double time = 0.0; // lambda 函数,用于从机器人的状态中获取末端执行器的位置。 auto get_position = [](const franka::RobotState& robot_state) { return Eigen::Vector3d(robot_state.O_T_EE[12], robot_state.O_T_EE[13], robot_state.O_T_EE[14]); }; // 定义力控回调函数 auto force_control_callback = [&](const franka::RobotState& robot_state, franka::Duration period) -> franka::Torques {// 传入机器人状态,周期耗时, 返回力距 time += period.toSec(); if (time == 0.0) { initial_position = get_position(robot_state); // 获取初始化位置 } //程序开始执行后的某个时间点,机器人的位置已经偏离了初始位置超过 10 毫米 if (time > 0 && (get_position(robot_state) - initial_position).norm() > 0.01) { throw std::runtime_error("Aborting; too far away from starting pose!"); } // get state variables 获取状态变量 std::array<double, 42> jacobian_array = // 计算并存储了机器人末端执行器的 Jacobian 矩阵,为后续的运动学分析和控制提供了基础数据 model.zeroJacobian(franka::Frame::kEndEffector, robot_state); Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, 6, 7>> jacobian(jacobian_array.data()); // 转化雅克比矩阵 Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, 7, 1>> tau_measured(robot_state.tau_J.data()); // 测量的力距 Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, 7, 1>> gravity(gravity_array.data()); // 重力分量 // tau_d(7): 这是一个大小为 7 的向量,用于存储期望的关节扭矩。 // 大小为 6 的向量,用于存储期望的末端执行器力和扭矩。 // 大小为 7 的向量,用于存储发送给机器人的最终关节扭矩命令。 // 大小为 7 的向量,用于存储从机器人传感器测量得到的外部作用在关节上的扭矩。 Eigen::VectorXd tau_d(7), desired_force_torque(6), tau_cmd(7), tau_ext(7); // desired_force_torque.setZero();//初始化末端执行器扭矩 desired_force_torque(2) = desired_mass * -9.81;//z轴施加1KG物体的重力 // tau_measured 是从机器人关节传感器测量得到的实际关节扭矩。 // gravity 是由于重力作用在关节上产生的扭矩。 // initial_tau_ext 是在机器人启动时测量得到的初始外部扭矩。 // 得到真正由外部力/扭矩作用在关节上产生的扭矩,也就是 tau_ext tau_ext << tau_measured - gravity - initial_tau_ext; tau_d << jacobian.transpose() * desired_force_torque; // 计算出期望的关节扭矩 将期望的末端执行器力/扭矩转换成期望的关节扭矩 tau_error_integral += period.toSec() * (tau_d - tau_ext); // 累加积分误差 期望关节扭矩 - 真正外部关节扭矩 // FF + PI control // tau_d 是期望的关节扭矩。 // tau_ext 是从传感器测量得到的外部作用在关节上的扭矩。 // tau_error_integral 是关节扭矩误差的积分项。 // k_p 和 k_i 是比例和积分控制器的增益系数。 // 实现了一个基于 PID 反馈控制的关节扭矩闭环控制算法,用于补偿外部载荷,使机器人的实际关节运动更加接近期望运动 tau_cmd << tau_d + k_p * (tau_d - tau_ext) + k_i * tau_error_integral; // 类似于PID 控制原理 // Smoothly update the mass to reach the desired target value // 实现了质量值的平滑更新,使其逐步达到目标质量值: desired_mass = filter_gain * target_mass + (1 - filter_gain) * desired_mass; std::array<double, 7> tau_d_array{}; Eigen::VectorXd::Map(&tau_d_array[0], 7) = tau_cmd;//将计算得到的 7 个关节的扭矩命令 tau_cmd 赋值给 tau_d_array 数组, return tau_d_array; }; std::cout << "WARNING: Make sure sure that no endeffector is mounted and that the robot's last " "joint is " "in contact with a horizontal rigid surface before starting. Keep in mind that " "collision thresholds are set to high values." << std::endl << "Press Enter to continue..." << std::endl; std::cin.ignore(); // start real-time control loop robot.control(force_control_callback); } catch (const std::exception& ex) { // print exception std::cout << ex.what() << std::endl; } return 0; }
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