跳到主要内容

拆垛案例（数据采集）

说明​

  • 本案例用于拆垛任务的数据采集：通过 rosbag 录制机器人相关话题，例如相机图像、手臂位置轨迹等。

示例代码​

  • 仓库：kuavo-manip-open
  • 分支：5w_depalletize
  • 脚本路径：collector/runner.py
  • 描述：该程序用于交互式选择任务并录制 rosbag 文件。

关键函数说明​

  • start_recording(self) / stop_recording(self)
    • 功能：开始/停止录制 ROS bag 文件。
    • 流程：启动录制进程 → 后台持续录制 → 终止录制 → 验证结果 → 反馈用户。
  • main()
    • 功能：程序入口，显示主菜单并调用相应功能。

程序逻辑​

主菜单​

  • 提供数据采集的不同选项（示例）：
    • 任务：左拆 / 右拆 / 搬箱
    • 箱子尺寸：0.4 / 0.6
    • 箱子颜色：绿色 / 灰色 / 黑色

录制 ROS bag 文件​

cd kuavo-manip-open/collector/
python3 collector/runner.py -i -n your_task_name --platform wheeled --episodes 100

拆垛数据采集流程​

1. 硬件需求​

  • 机器人需增加两个肩部相机（奥比中光 335L），安装位置如下图所示：

img

2. 机器人标零​

  • 手臂和头部限位标零
    1. 装上最后一个关节的限位环
    2. 使用限位标零
    3. 拆掉最后一个关节的限位环（标完一定记得拆）
cd kuavo-ros-opensource
sudo su 
source devel/setup.bash
roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real_wheel.launch cali:=true
# 根据提示（按 a ...）
# 选择自动限位标零
# 选择标手臂和头部的零点
# 结束后按 s 保存零点
  • 手动标零
    1. 手动将手臂和头摆到零位
    2. 启动下位机，加上 cali_arm 参数
cd kuavo-ros-opensource
sudo su 
source devel/setup.bash
roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real_wheel.launch cali_arm:=true
# 需要同时标定腿部时可使用（谨慎操作）：
# roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real_wheel.launch cali_arm:=true cali_leg:=true

imgimg

机器人手臂零位示意图

[!NOTE] 使用 cali_leg:=true 前请确认安全：

  • 按 y 后会全身失能，需要人工扶持
  • 建议将腰部折叠杆放到最低点
  • 上半身垂直地面后可略微后仰（约 8°），以获得更稳定姿态

[!IMPORTANT]

头部标零验证（必做）：按下面步骤验证 TF 与实测误差。

  1. 启动 wheel_bridge.py：
python3 src/kuavo_wheel/scripts/wheel_bridge.py
  1. 查看 TF（将 tag_5 按实际使用的 tag id 修改，例如使用 tag_1 则改为 tag_1）：
rosrun tf tf_echo odom tag_5
  1. 用卷尺等方式测量实际值并对比：
    • X/Y/Z 每个方向误差建议不超过 2 cm（通常约 1 cm）
    • odom 距离地面上方约 18 cm，对比时需要减去该偏置

3. 相关代码下载及编译​

  1. 原子技能（拆垛，优先下载至下位机运行）
cd kuavo-manip-open
# 切换分支（重要）
git checkout 5w_depalletize
  1. 上位机代码
git clone https://gitee.com/leju-robot/kuavo_ros_application.git

cd kuavo_ros_application
# 切换分支（重要）
git checkout zxh/depalletizing_task

# 先编译 apriltag_ros
catkin build apriltag_ros
# 再编译全部代码包
catkin build
  1. 下位机代码
git clone https://gitee.com/leju-robot/kuavo-ros-opensource.git

cd kuavo-ros-opensource
# 切换分支（重要）
git checkout wzr/dev/wheel_arm

# 进入 root 模式
sudo su

# 设置机器人版本号
export ROBOT_VERSION=60

然后完成配置文件准备：

  • 在 kuavo-ros/src/kuavo-ros-opensource/src/demo/grab_box/cfg/ 下新建 kuavo_v60/ 目录
  • 将 kuavo_v49/ 中的 bt_config.yaml 和对应的 xml 复制到 kuavo_v60/ 中

最后编译：

catkin clean
catkin config -DCMAKE_ASM_COMPILER=/usr/bin/as -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
catkin build humanoid_controllers ar_control grab_box

4. 环境配置​

  1. 下位机：确保已设置 ROBOT_VERSION=60
  2. 上位机：配置相机与 Apriltag

在 kuavo_ros_application/src/dynamic_biped/launch/sensor_orbbec.launch 中修改相机的 usb_port。可参考以下方法获取端口信息：

# 运行后可看到多个相机的 usb_port；再通过序列号区分每个相机对应的端口
cd kuavo_ros_application
source devel/setup.bash
rosrun orbbec_camera list_devices_node

img

检查 kuavo_ros_application/src/ros_vision/detection_apriltag/apriltag_ros/config/tags.yaml，确认 standalone_tags 内容与下面一致：

standalone_tags:
  [
    {id: 0, size: 0.08, name: "tag_0"},
    {id: 1, size: 0.08, name: "tag_1"},
    {id: 2, size: 0.08, name: "tag_2"},
    {id: 3, size: 0.08, name: "tag_3"},
    {id: 4, size: 0.08, name: "tag_4"},
    {id: 5, size: 0.08, name: "tag_5"},
    {id: 6, size: 0.08, name: "tag_6"},
    {id: 7, size: 0.08, name: "tag_7"},
    {id: 8, size: 0.08, name: "tag_8"},
    {id: 9, size: 0.08, name: "tag_9"},
  ]
  1. 需要录制的 topic（含最低 rate 要求）
  • /camera/color/image_raw：rate ≥ 25
  • /right_cam/color/image_raw：rate ≥ 25
  • /left_cam/color/image_raw：rate ≥ 25
  • /sensors_data_raw：rate ≥ 480
  • /kuavo_arm_traj：rate ≥ 80
  • /leju_claw_state：rate ≥ 480
  • /leju_claw_command：rate ≥ 80
  1. 原子技能依赖安装
cd kuavo-manip-open
pip3 install -r requirements.txt

# 如遇到：pip3 error: no such option: --config-settings
# 可以先升级 pip（建议 >= 21.x），或移除对应参数后重试
pip3 install --upgrade pip
export PATH=~/.local/bin:$PATH

image-20260107111402568

5. 数采程序运行​

5.1 下位机​

依次开启多个终端运行（建议按顺序启动）：

# 终端 1：启动下位机
cd kuavo-ros-opensource
sudo su
source devel/setup.bash
roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real_wheel.launch
# 终端 2：发布 odom -> base_link 的关节 TF
cd kuavo-ros-opensource
sudo su
source devel/setup.bash
python3 src/kuavo_wheel/scripts/wheel_bridge.py
# 终端 3：策略启动
cd kuavo-ros-opensource
sudo su
source devel/setup.bash
roslaunch ar_control robot_strategies.launch
# 终端 4：切换控制模式（按 1 回车切到 ArmOnly）
cd kuavo-ros-opensource
sudo su
source devel/setup.bash
python3 src/demo/wheel_arm_demo/wheel_control_mode_swither.py

5.2 上位机​

cd kuavo_ros_application
source devel/setup.bash
roslaunch dynamic_biped sensor_orbbec.launch

5.3 机器人拆垛/数采脚本​

cd kuavo-manip-open/collector/
# 可阅读 README.md 了解各参数含义
python3 collector/runner.py -i -n your_task_name --platform wheeled --episodes 100

常见微调​

  • 拆垛时由于 offset 不同，可能需要微调手臂放置高度。
  • 相关代码位置：kuavo_humanoid_sdk/kuavo_humanoid_sdk/kuavo_strategy_pytree/nodes/funcs.py

image-20260105181717433

示例：若右手偏高，可将对应数值调小；其他情况按实际偏差对应调整。

根据末端夹子上可能存在的小凸起，过度加紧可能导致夹爪弹开。可通过修改夹爪张合程度进行调整：

image-20260106094042799

image-20260107221237239

  • 建议值：将数值改为 100（电流较大时不会松开）

轮臂使用注意事项​

  • 躯干抱闸判断：启动下位机时可能出现躯干抱闸。注意轮臂发出的声音：

    • 听到一声“咔”：通常正常
    • 听到“咔咔”两声：可能躯干抱闸
      此时建议尽快在终端 Ctrl+C 结束下位机程序，然后重新启动，直到轮臂回归正常零位。

  • 切换控制模式：下位机正常启动后需要切换轮臂控制模式。先运行脚本：

    • kuavo-ros-opensource/src/demo/wheel_arm_demo/wheel_control_mode_swither.py

终端将显示类似菜单（示例）：

==================================================
    Mobile Manipulator MPC Control Mode Switcher
==================================================
  0: NoControl - no active control
  1: ArmOnly   - controlling arms only, base fixed
  2: BaseOnly  - controlling base only, arms fixed
  3: BaseArm   - controlling both base and arms
  4: ArmEeOnly - controlling arms Ee only
  q: Quit
==================================================

按 1 回车切换到 ArmOnly 模式以控制手臂和躯干；如需控制底盘，可切换到 2 或 3 模式。

浏览量 --