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機械手臂

本章節聚焦於實際的機械手臂工作流程，說明感知、姿態估測、運動規劃與控制如何彼此串接，使機器人能夠與物件進行互動。

Robotics 著重說明機器人如何進行感測、感知、規劃與動作；機械手臂則進一步將這些概念應用到機器手臂任務中，例如接近物件、抓取、放置與堆疊。

Sensing, perception, planning, and action in a manipulation workflow

機械手臂工作流程​

典型的視覺式機械手臂工作流程包含以下階段：

  • 物件感知
    從 RGB 或 RGB-D 相機資料中偵測目標物件。

  • 姿態估測
    估算物件在相機座標系中的 3D 位置與方向。
    再將偵測到的 Pose 轉換至機器人的規劃座標系，通常為 Robot Base Frame。

  • 運動規劃
    使用 MoveIt 等規劃框架，產生一條可行的機器手臂運動軌跡至目標位置。

  • 機械手臂動作
    將規劃完成的軌跡傳送至 Robot Controller，監控執行狀態，並在需要時協調 Gripper 動作。

您將學到什麼​

  • 如何將相機感知功能整合至機器手臂應用
  • 如何利用 RGB、Depth 與相機校正資訊進行 3D 位置估算
  • 為什麼完整系統需要 Camera-to-Robot Calibration 與 TF
  • 如何將物件 Pose 轉換為 Motion Planning Target
  • URDF、Joint State、TF、MoveIt 與 Robot Controller 如何彼此配合

實作範例​

機械手臂搭配以教學為導向的範例與預先錄製的 ROS bag，讓您可以：

  • 在不連接實體相機或機器手臂的情況下，觀察感知結果與機器手臂動作
  • 了解物件偵測、姿態估測、運動規劃與機器人動作之間的關係
  • 在套用至自己的相機、Robot Model 與 Controller 之前，先研究可重複執行的工作流程

機械手臂串起了機器人感知與實際環境互動之間的關係。