语音自主导航绘图机器人

本系统在 Ubuntu 16.04 + ros kinetic下测试通过
机械臂控制采用move_it
导航控制采用move_base

Contributors

许焱然* 李昊佳* 邓志豪 黄峥沁

*equal contribution

展示效果

YouTube

BiliBili

绘图部分

svg图片边缘轮廓->转为gcode->解析gcode ->运动学逆解执行

运行方法

仿真测试

# 在第一个终端打开
roslaunch aubo_i5_moveit_config moveit_planning_execution.launch robot_ip:=127.0.0.1

# 在第二个终端打开
roslaunch aubo_gazebo aubo_i5_gazebo_control.launch

# 在第三个终端启动绘图程序
roslaunch draw_core start_draw.launch

即可看到aubo机械臂在gazebo下正在空中绘制图形

指定gcode文件方法

roslaunch draw_core simulation_draw.launch file:="your gcode path"

实物运行

1. 原点设定

# 在第一个终端启动机械臂 注意替换自己的机械臂IP地址
roslaunch aubo_i5_moveit_config moveit_planning_execution.launch sim:=false robot_ip:=192.168.5.10

使用示教器将机械臂运行到绘制的原点(原点定义为 绘图平面的0,0点 并且该点高度为落笔绘制高度)

# 在第二个终端启动绘图程序
rosrun draw_core arm_controller.py

记录下终端中 current_joint_values的值

填入draw_core/scripts/arm_controller.py 中go_home函数joint_positions 数组中

2. 运行Gcode 绘制

# 在第一个终端启动机械臂 注意替换自己的机械臂IP地址
roslaunch aubo_i5_moveit_config moveit_planning_execution.launch sim:=false robot_ip:=192.168.5.10

# 在第二个终端启动绘图程序
roslaunch draw_core start_draw.launch

指定gcode文件方法

roslaunch draw_core simulation_draw.launch file:="your gcode path"

Enjoy it!

3. SVG图片转Gcode

# 别忘记 source ros的工作空间 source devel/setup.bash
roscd draw_core
cd scripts/
python svg_convert.py "your svg path"

转换完成的Gcode与图片保存在同一个目录下的gcode_output,并且与图片文件名称相同.

文件结构

aubo_robot 奥博机械臂驱动

industrial_core 奥博机械臂驱动依赖

draw_core 绘图部分核心代码

• arm_controller.py 机械臂控制核心
• gcode_draw.py gcode解析与绘制
• gcode_excute gcode指令与机械臂控制的中间接口文件
• svg_convert svg转gcode
• py_svg2gcode svg转Gcode核心代码库
  • lib/shapes.py svg形状类型解析
  • lib/cubicsuperpath.py 曲线插值