通常,Atlas IK求解(没有约束)失败可能是由于机器人手臂处于奇异位置或与自身碰撞而导致的。下面是一些解决Atlas IK求解失败的常见方法:
使用运动规划器: 通过运动规划器生成轨迹可避免手臂进入奇异位置,并通过避免碰撞来确保手臂可达性。
添加目标约束:向Atlas IK中添加目标约束可以确保求解生成的轨迹能够达到想要的目标状态。
更改初始状态: 选择不同的初始状态或调整初始状态可以帮助手臂避免奇异位置,并导致更好的求解结果。
下面是一些 Python 代码示例,展示如何向Atlas IK添加约束:
import pybullet as p
import numpy as np
# 创建机器人和世界模拟环境
client = p.connect(p.GUI)
p.setGravity(0, 0, -9.81)
p.loadURDF("path/to/robot.urdf")
# 定义手臂各关节的目标位置
left_arm_joint_positions = np.array([0, 1.3, 0, -1.2, 0, 0.5, 0.0])
right_arm_joint_positions = np.array([0, 1.3, 0, -1.2, 0, 0.5, 0.0])
# 定义手臂的目标约束
left_arm_constraint = p.createConstraint(
parentBodyUniqueId=robot_id,
parentLinkIndex=robot_left_arm_index,
childBodyUniqueId=-1,
childLinkIndex=-1,
jointType=p.JOINT_FIXED,
jointAxis=[0, 0, 0],
parentFramePosition=[0, 0, 0],
childFramePosition=[0, 0, 0],
childFrameOrientation=p.getQuaternionFromEuler([0, 0, 0]),
parentFrameOrientation=p.getQuaternionFromEuler([0, 0, 0]),
maxForce=500,
)
# 向手臂添加目标位置约束
p.createConstraint(
parentBodyUniqueId=robot_id,
parentLinkIndex=robot_left_arm_index,
childBodyUniqueId=-1,
childLinkIndex=-1,
jointType