【实时 Linux 实战系列】基于实时 Linux 的工业机器人轨迹规划

简介

背景与重要性

在现代工业自动化领域，工业机器人扮演着至关重要的角色。它们被广泛应用于汽车制造、电子设备生产、物流搬运等多个行业，用于提高生产效率、保证产品质量和降低人力成本。而工业机器人的核心功能之一就是精确的轨迹规划，这直接决定了机器人在空间中的运动精度和效率。

随着工业生产对机器人精度和响应速度的要求不断提高，传统的非实时操作系统（如普通 Linux）在处理机器人轨迹规划任务时逐渐暴露出延迟高、任务调度不准确等问题。实时 Linux 操作系统（如 RT-Linux 或 PREEMPT-RT 补丁的 Linux）通过优化内核调度机制，能够提供微秒级的实时响应能力，确保机器人在复杂任务中的轨迹规划和执行精度。因此，掌握基于实时 Linux 的工业机器人轨迹规划技能，对于开发者来说不仅能够提升机器人系统的性能，还能在工业自动化领域开拓更广阔的应用场景，如高精度装配、复杂环境下的自动化操作等。

应用场景

1. 汽车制造：在汽车车身焊接、零部件装配等环节，机器人需要精确地按照预设轨迹运动，实时 Linux 系统能够确保焊接和装配的精度，提高生产质量。

2. 电子设备生产：在电子芯片封装、电路板焊接等精细操作中，机器人轨迹规划的精度直接影响产品的良品率。实时 Linux 系统能够提供高精度的实时控制，满足生产需求。

3. 物流搬运：在物流仓库中，机器人需要在复杂环境中高效地搬运货物，实时 Linux 系统能够优化避障算法和路径规划，提高搬运效率和安全性。

核心概念

实时任务的特性

实时任务是指那些对时间有严格要求的任务，必须在规定的时间内完成。在工业机器人轨迹规划中，实时任务包括：

• 关节空间插值：根据预设的起点和终点，实时计算机器人关节的中间位置，确保机器人平滑地从一个位置移动到另一个位置。

• 速度前瞻控制：实时监测机器人的运动速度，根据前方路径的复杂程度提前调整速度，避免急停急起，提高运动的平稳性。

• 避障算法优化：实时检测环境中的障碍物，并快速调整机器人路径，确保机器人在运动过程中不会发生碰撞。

相关协议

在工业机器人轨迹规划中，常用的协议包括：

• TCP/IP 协议：用于机器人与控制计算机之间的通信，传输轨迹规划数据和控制指令。

• Modbus 协议：在一些工业环境中用于机器人与传感器、控制器之间的通信，获取环境数据和反馈信息。

使用的工具

• 实时 Linux 操作系统：如 PREEMPT-RT 补丁的 Linux，提供低延迟的实时任务调度。

• 机器人控制软件：如 ROS（Robot Operating System），用于开发和管理机器人轨迹规划算法。

• 硬件设备：工业机器人、传感器（如激光雷达、摄像头）、控制器等。

环境准备

软硬件环境

操作系统

• 实时 Linux 操作系统：推荐使用带有 PREEMPT-RT 补丁的 Ubuntu 20.04 或更高版本。PREEMPT-RT 补丁能够显著降低 Linux 内核的延迟，适合实时任务调度。

开发工具

• ROS（Robot Operating System）：版本 1 或 2，用于开发机器人轨迹规划算法。ROS 提供了丰富的工具和库，方便开发者快速实现机器人控制功能。

• 代码编辑器：如 VS Code 或 Sublime Text，用于编写和调试代码。

• 终端工具：用于运行命令和查看系统状态。

硬件设备

• 工业机器人：如 UR（Universal Robots）机械臂，支持 ROS 控制。

• 传感器：激光雷达（如 Hokuyo URG-04LX）用于环境感知，摄像头用于视觉辅助。

• 控制器：如 Arduino 或 Raspberry Pi，用于连接传感器和执行简单的控制任务。

环境安装与配置

安装实时 Linux 操作系统

1. 下载 Ubuntu 20.04 ISO 文件：

   • 访问 Ubuntu 官网下载 Ubuntu 20.04 ISO 文件。

2. 安装 PREEMPT-RT 补丁：

   • 下载 PREEMPT-RT 补丁文件：

   • wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/projects/rt/5.4/patch-5.4.83-rt44.patch.xz

   • 解压补丁文件：

     unxz patch-5.4.83-rt44.patch.xz

   • 应用补丁到 Linux 内核：

   • sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential fakeroot kernel-wedge sudo apt-get build-dep linux cd /usr/src sudo wget https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.4.83/linux-headers-5.4.83_5.4.83-0ubuntu1_all.deb sudo wget https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.4.83/linux-image-unsigned-5.4.83-generic_5.4.83-0ubuntu1_amd64.deb sudo wget https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.4.83/linux-modules-5.4.83-generic_5.4.83-0ubuntu1_amd64.deb sudo dpkg -i *.deb sudo patch -p1 < /path/to/patch-5.4.83-rt44.patch sudo make oldconfig sudo make -j$(nproc) sudo make modules_install install

   • 重启系统并选择新安装的实时内核启动。

安装 ROS

1. 安装 ROS Noetic：

2. sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros.list' sudo apt install curl curl -s https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc | sudo apt-key add - sudo apt update sudo apt install ros-noetic-desktop-full sudo rosdep init rosdep update echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc sudo apt install python3-rosinstall python3-rosinstall-generator python3-wstool build-essential

配置机器人和传感器

1. 连接工业机器人：

   • 根据机器人型号，安装对应的 ROS 驱动包。例如，对于 UR 机械臂：

   • sudo apt-get install ros-noetic-ur-robot-driver

   • 按照机器人手册连接机器人与计算机，确保通信正常。

• 连接传感器：

  • 对于激光雷达，安装对应的 ROS 驱动包：

  • sudo apt-get install ros-noetic-lms1xx

  • 按照传感器手册连接传感器与计算机，确保数据能够正常传输。

实际案例与步骤

关节空间插值

关节空间插值是轨迹规划的基础，它通过计算机器人关节的中间位置，使机器人能够平滑地从一个位置移动到另一个位置。

实现步骤

1. 创建 ROS 包：

2. mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg joint_interpolation std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash

3. 编写关节空间插值代码： 创建joint_interpolation/scripts/joint_interpolation.py文件，内容如下：

   #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import Float64MultiArray def joint_interpolation(): rospy.init_node('joint_interpolation', anonymous=True) pub = rospy.Publisher('joint_positions', Float64MultiArray, queue_size=10) rate = rospy.Rate(100) # 100 Hz # 起始和目标关节位置 start_positions = [0.0, 0.0, 0.0] target_positions = [1.0, 1.0, 1.0] duration = 5.0 # 插值时间，单位为秒 steps = int(duration * 100) # 每秒100步 for i in range(steps): t = i / float(steps) positions = [start + t * (target - start) for start, target in zip(start_positions, target_positions)] msg = Float64MultiArray() msg.data = positions pub.publish(msg) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: joint_interpolation() except rospy.ROSInterruptException: pass

4. 运行代码：

5. chmod +x ~/catkin_ws/src/joint_interpolation/scripts/joint_interpolation.py rosrun joint_interpolation joint_interpolation.py

使用场景和作用

• 使用场景：在机器人从一个位置移动到另一个位置时，关节空间插值能够确保机器人平滑地过渡，避免突然的运动导致的机械损伤。

• 作用：通过计算中间关节位置，实现精确的轨迹规划，提高机器人的运动精度和稳定性。

速度前瞻控制

速度前瞻控制是根据前方路径的复杂程度提前调整机器人速度，避免急停急起，提高运动的平稳性。

实现步骤

1. 创建速度前瞻控制代码： 创建joint_interpolation/scripts/speed_lookahead.py文件，内容如下：

2. #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import Float64MultiArray def speed_lookahead(): rospy.init_node('speed_lookahead', anonymous=True) pub = rospy.Publisher('joint_positions', Float64MultiArray, queue_size=10) rate = rospy.Rate(100) # 100 Hz # 起始和目标关节位置 start_positions = [0.0, 0.0, 0.0] target_positions = [1.0, 1.0, 1.0] duration = 5.0 # 插值时间，单位为秒 steps = int(duration * 100) # 每秒100步 # 假设路径复杂程度 path_complexity = [0.1 * i for i in range(steps)] for i in range(steps): t = i / float(steps) positions = [start + t * (target - start) for start, target in zip(start_positions, target_positions)] speed_factor = 1.0 - path_complexity[i] # 根据路径复杂程度调整速度 positions = [pos * speed_factor for pos in positions] msg = Float64MultiArray() msg.data = positions pub.publish(msg) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: speed_lookahead() except rospy.ROSInterruptException: pass

3. 运行代码：

4. chmod +x ~/catkin_ws/src/joint_interpolation/scripts/speed_lookahead.py rosrun joint_interpolation speed_lookahead.py

使用场景和作用

• 使用场景：在机器人路径规划中，速度前瞻控制能够根据前方路径的复杂程度实时调整速度，避免机器人在复杂路径中突然减速或加速。

• 作用：提高机器人运动的平稳性，减少机械冲击，延长设备使用寿命。

避障算法优化

避障算法是机器人轨迹规划中的重要组成部分，通过实时检测环境中的障碍物并调整路径，确保机器人安全运行。

实现步骤

1. 创建避障算法代码： 创建joint_interpolation/scripts/obstacle_avoidance.py文件，内容如下：

2. #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import Float64MultiArray from sensor_msgs.msg import LaserScan class ObstacleAvoidance: def __init__(self): rospy.init_node('obstacle_avoidance', anonymous=True) self.pub = rospy.Publisher('joint_positions', Float64MultiArray, queue_size=10) self.sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.laser_callback) self.rate = rospy.Rate(100) # 100 Hz # 起始和目标关节位置 self.start_positions = [0.0, 0.0, 0.0] self.target_positions = [1.0, 1.0, 1.0] self.duration = 5.0 # 插值时间，单位为秒 self.steps = int(self.duration * 100) # 每秒100步 def laser_callback(self, data): # 获取激光雷达数据 self.laser_data = data.ranges def avoid_obstacle(self): for i in range(self.steps): t = i / float(self.steps) positions = [start + t * (target - start) for start, target in zip(self.start_positions, self.target_positions)] # 检测障碍物 if min(self.laser_data) < 1.0: # 如果距离小于1米，调整路径 positions = [pos * 0.5 for pos in positions] # 减小关节角度，避开障碍物 msg = Float64MultiArray() msg.data = positions self.pub.publish(msg) self.rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: oa = ObstacleAvoidance() oa.avoid_obstacle() except rospy.ROSInterruptException: pass

3. 运行代码：

4. chmod +x ~/catkin_ws/src/joint_interpolation/scripts/obstacle_avoidance.py rosrun joint_interpolation obstacle_avoidance.py

使用场景和作用

• 使用场景：在机器人运行过程中，激光雷达实时检测环境中的障碍物，避障算法根据检测结果调整机器人路径。

• 作用：确保机器人在复杂环境中安全运行，避免碰撞，提高机器人的可靠性和安全性。

常见问题与解答

关节空间插值

问题1：关节空间插值时，机器人运动不平滑

• 解答：可能是插值步长过大导致的。可以增加插值步数，减小每一步的运动量，使机器人运动更加平滑。

问题2：插值时间过长，机器人运动速度过慢

• 解答：可以通过调整插值时间参数，减少插值时间，提高机器人运动速度。

速度前瞻控制

问题1：速度前瞻控制时，机器人速度变化过快

• 解答：可以增加速度调整的平滑性，例如使用指数函数或多项式函数来调整速度，而不是简单的线性调整。

问题2：路径复杂程度计算不准确

• 解答：可以通过增加传感器数量或使用更复杂的算法来提高路径复杂程度的计算精度。

避障算法优化

问题1：避障算法检测到障碍物后，机器人反应延迟

• 解答：可以优化激光雷达数据处理算法，减少数据处理时间，提高避障算法的实时性。

问题2：避障算法调整路径后，机器人运动偏离目标位置

• 解答：可以在避障算法中增加路径恢复机制，当障碍物消失后，机器人能够快速恢复到原定路径。

实践建议与最佳实践

调试技巧

1. 使用 ROS 的 rqt 工具：可以通过rqt查看机器人关节位置、激光雷达数据等信息，方便调试。

2. rosrun rqt rqt

3. 使用 ROS 的 rostopic 工具：可以通过rostopic echo查看特定话题的数据，例如关节位置和激光雷达数据。

4. rostopic echo /joint_positions rostopic echo /scan

性能优化

1. 优化代码逻辑：减少不必要的计算和数据处理，提高代码运行效率。

2. 使用实时线程：将关键的实时任务（如关节空间插值、避障算法）运行在实时线程中，确保任务能够及时执行。

常见错误解决方案

1. 通信故障：检查机器人和传感器的连接状态，确保通信正常。可以使用ping命令测试网络连接。

2. 数据异常：检查传感器数据是否正常，例如激光雷达数据是否包含无效值。可以通过rostopic echo查看数据并进行过滤。

总结与应用场景

本文通过实际案例详细介绍了基于实时 Linux 的工业机器人轨迹规划，包括关节空间插值、速度前瞻控制和避障算法优化。通过实时任务调度，确保了轨迹规划和执行的精度，提高了机器人的运动性能和安全性。

在实际应用中，这些技术可以应用于汽车制造、电子设备生产、物流搬运等多个领域，帮助开发者实现高精度、高效率的机器人控制。希望读者能够将所学知识应用到真实项目中，进一步探索实时 Linux 在工业机器人领域的应用潜力。

通过掌握这些技能，开发者不仅能够提升机器人系统的性能，还能在工业自动化领域开拓更广阔的应用场景，为工业生产带来更高的效率和质量。