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運動規劃

運動規劃會將任務目標轉換為符合機器人運動學、碰撞檢查與動作限制的運動軌跡。

在完成姿態估測後，系統已經知道目標物件相對於機器人的位置。接下來，機器人必須決定如何從目前的姿態移動至目標位置，同時避免超出 Joint Limit，並避免與自身或周圍環境發生碰撞。

motion-planning-flow

在機械手臂的工作流程中，運動規劃主要回答以下問題：

  • 機器人是否能到達目標位置？
  • 應使用哪一組關節組態？
  • 移動過程中如何避免碰撞？
  • 需要哪些接近與離開動作？
  • 產生的軌跡是否適合執行？

產生的軌跡會傳送至機械手臂動作階段進行執行與監控。

在機械手臂工作流程中的角色​

典型的運動規劃流程如下：

Object Pose → End-Effector Target → Inverse Kinematics → Collision-Free Path → Time-Parameterized Trajectory

規劃器通常需要以下資訊：

  • 機器人目前的關節狀態
  • 機器人模型與規劃配置
  • 目標姿態或關節空間目標
  • Workspace 中的碰撞對象
  • 關節、位置、方向與路徑約束

輸出通常是一條關節軌跡，其中包含各關節的位置與時間資訊；若套用了 Time Parameterization，則還會加入 Velocity 與 Acceleration。

運動規劃負責產生這條軌跡；如何將軌跡傳送至規劃器並驅動實體關節，將在 機械手臂動作 中說明。

機器人模型與規劃配置​

規劃器在評估可行性與碰撞之前，需要一份正確的機器人模型。

元件用途
URDF/Xacro描述 Robot Link、Joint、Limit 與 Collision Geometry
SRDF定義 Planning Group、End Effector、Named State 與 Allowed Collision
Joint State描述機器人目前的關節配置
TF維護 Robot Link 與外部 Frame 之間的關係
Kinematics Configuration定義 Inverse-Kinematics Solver 與相關搜尋參數
Execution / Controller Configuration定義啟用執行功能時，如何將規劃完成的軌跡傳送給機器人

Controller Configuration 是執行 Trajectory 所必需的，但僅計算 Motion Plan 時不一定需要。

Visual Mesh 可讓機器人在 RViz 中更容易辨識，而簡化後的 Collision Geometry 則通常用於提高碰撞檢查效率。

Robot Driver、URDF、MoveIt Configuration 與 Controller 所使用的 Joint Name 與 Link Name 必須保持一致。

從物體姿態到末端執行器目標​

偵測到的物體姿態通常不是可以直接傳送給規劃器的姿態。

操作應用必須將物體姿態轉換為一個或多個夾爪目標姿態：

object pose
    |
    +--> pre-grasp pose
    +--> grasp pose
    +--> lift pose
    +--> pre-place pose
    +--> place pose
    +--> retreat pose

這些 Target 需要考慮：

  • End Effector 與 Tool Center Point 之間的 Transform
  • 預期的抓取方向
  • 指爪或夾爪尺寸
  • 安全的接近距離
  • 物件尺寸與方向
  • 放置位置與堆疊高度

例如，抓取姿態可以位於方塊中心，而預抓取姿態則會在其上方保留 Offset，讓機器人能沿著受控方向接近目標。

逆向運動學 Inverse Kinematics(IK)​

Cartesian Target 描述 End Effector 應位於何處，但 Robot Controller 實際控制的是個別 Joint。

**Inverse Kinematics（IK）**會尋找一組或多組關節配置，使 End Effector 能到達指定的位置與方向。

IK Request 可能在以下情況失敗：

  • 目標位於機器人可達 Workspace 之外。
  • 在該位置無法達成指定姿態。
  • 所需關節會超出其 Limit。
  • 解答會造成碰撞。
  • 解算器無法在時間內找到解答。

由於機器手臂對同一個目標可能存在多組 IK 解答，因此不同解答可能會影響 Path Length、Clearance，以及與 Singularity 的距離。

使用 MoveIt 進行規劃​

MoveIt 2 是 ROS 2 Manipulator 常用的 Motion Planning Framework。它會整合 Robot Model、Current State、Target、Planning Scene、Kinematics 與 Planning Algorithm。

簡化後的 MoveIt Planning Flow 如下：

  1. 讀取最新的機器人狀態。
  2. 更新規劃場景與碰撞物件。
  3. 定義目標姿態或關節空間目標。
  4. 視需要求解 Inverse Kinematics。
  5. 在 Robot Configuration Space 中搜尋滿足設定限制的無碰撞路徑 。
  6. 根據設定的速度與加速度限制，對路徑進行時間參數化。
  7. 回傳軌跡，供驗證或執行。

MoveIt 可使用 OMPL 提供的 Sampling-Based 規劃器。適合的規劃器與參數會依機械手臂、工作空間、條件與目標而有所不同。

規劃場景與碰撞檢測​

規劃場景用來表示機器人及其周圍環境。

內容可以包含：

  • 機器人碰撞幾何
  • 工作臺、安全牆、夾具或工作邊界
  • 必須避開的物件
  • 安裝於夾爪的物件
  • 允許碰撞關係

碰撞檢查必須同時考慮：

  • Self-Collision： Robot Link 彼此發生碰撞。
  • Environment Collision： 機器人與外部物件發生碰撞。

抓取物件後，應將該物件附加至規劃場景中的 End Effector。這樣規劃器在規劃 Lift 與 Transfer Motion 時，才能將被抓取物件的尺寸納入考量。

規劃場景的可靠程度取決於其輸入資料。如果碰撞檢查缺失或不準確，即使數學上產生了有效路徑，在真實 Workspace 中仍可能不安全。

限制條件與軌跡限制​

運動規劃必須遵守系統的物理限制與任務限制。

常見的限制包括：

  • 關節位置限制
  • 最大關節速度與加速度
  • End-Effector Position 或 Orientation Constraint
  • 工作邊界
  • 指定的接近方向
  • 在整段 Motion 中都必須持續成立的 Path Constraint

在找到幾何路徑後，Time Parameterization 會為每個 Waypoint 指定 Timestamp、速度與加速度。

在軌跡傳送給控制器之前，這些數值都必須符合設定限制。

在初期整合階段，降低速度與 Acceleration Scaling 是有幫助的，但這並不能取代碰撞檢查或安全評級硬體功能。

範例：方塊 Pick-and-Place 規劃​

在彩色方塊工作流程中，Pose Estimation 會提供目標方塊的位置與近似方向。接著 Application 會產生所需的夾爪姿態。

簡化流程如下：

  1. 將選定方塊的姿態轉換至 Robot Base Frame。
  2. 在方塊上方產生預抓取姿態。
  3. 從當前狀態規劃至預抓取姿態。
  4. 規劃一段受控的接近動作到抓取姿態。
  5. 抓取成功後，將方塊附加至 Planning Scene 中的 End Effector。
  6. 規劃離開姿態，使物件離開工作區域。
  7. 在目標位置上方產生放置姿態。
  8. 規劃 Transfer、Placement 與 Retreat Motion。
  9. 規劃返回等待姿態的動作。

如果目標無法到達或規劃失敗，Application 不應假設前一步驟成功而直接繼續下一個動作。系統應回報失敗，並在安全的情況下進入預先定義的恢復或等待狀態。

了解 Robotic Suite 範例​

原始即時 Manipulator Demo 使用 MoveIt，根據偵測到的方塊姿態規劃機器手臂動作。

可下載的離線範例則不同：它會在 RViz 中重播先前錄製的 Perception Result、/joint_states 與 TF 資料。

因此，即使沒有原始相機或 Manipulator，使用者仍可以觀察整個工作流程，但播放過程中不會重新計算新的 MoveIt 規劃。

此範例主要展示 Perception Result 與 Robot Motion 如何整合，而若要部署至其他 Manipulator，仍需要：

  • 對應機器人的 URDF/Xacro 與 MoveIt 配置
  • 正確的運動學與路徑規劃群組
  • 相機到機器人座標轉換
  • 與實際工作空間相符的規劃場景
  • 相容的機器人驅動與關節控制器
  • 抓取、放置、異常處理與恢復機制等任務邏輯

請參考 Manipulator

驗證運動規劃​

在允許執行之前，應確認：

  • 啟動狀態與機器人目前的關節狀態一致。
  • 目標姿態使用預期的坐標系。
  • IK 解符合所有關節限制。
  • 軌跡在目前的規劃場景中沒有碰撞。
  • 速度與加速度均符合要求。
  • End-Effector 的 Approach 與 Retreat Direction 適合該任務。
  • 最終姿態與夾爪避讓空間合實際操作。
  • 如果環境或目標已改變，規劃結果仍然有效。

在將工作流程連接至實體硬體之前，可以先使用 RViz 視覺化機器人模型、目標姿態、規劃場景與規劃軌跡。

重點整理​

  • 運動規劃會將目標轉換為經過碰撞檢測的機器人軌跡。
  • Object Pose 必須轉換為符合任務需求的 End-Effector Pose。
  • MoveIt 依賴正確的機器人模型、當前姿態、TF Tree 與規劃場警。
  • IK 用來判斷 Cartesian Target 是否能透過有效的關節姿態到達。
  • 碰撞檢查必須同時考慮機器人、環境與被搬運的物件。
  • Robotic Suite 範例只會重播已錄製的動作，不會產生新的規劃。
  • Valid Plan 必須先完成檢查，才能傳送給控制器。

下一步： 將驗證完成的軌跡傳送至控制器，並在機械手臂動作中監控執行狀態。