前言

昨天已经将OpenRAVE配置好了，接下来就是配置IKFast插件了。

ikfast，机器人运动学的编译器，在Rosen Diankov OpenRAVE运动规划软件提供，是一个强大的逆运动学求解器。不像大多数的逆运动学求解，ikfast可以求解任意复杂运动链的运动学方程，并产生特定语言的文件（如C++）后供使用。最终的结果是非常稳定的解决方案，在最新的处理器能以5微秒的速度完成运算。From：https://www.ncnynl.com/archives/201610/1046.html

参考文献：有详细的如何生成（UR5）https://zhuanlan.zhihu.com/p/97364652

如何制作ikfast的插件（两篇差不多）：https://blog.csdn.net/Kalenee/article/details/80740258

https://blog.csdn.net/harrycomeon/article/details/95517129?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param

一、配置流程

1.将机器人模型由.xacro文件转为.urdf文件

这里的.xacro为你需要转化的机器人模型的描述文件，ur3.urdf是你想要新生成的.urdf文件的名称。我这里的ur3_joint_limited_robot.urdf.xacro后面加了robotiq85夹爪，因此后面的模型可视化是带有夹爪的。

rosrun xacro xacro --inorder -o ur3.urdf ur3_joint_limited_robot.urdf.xacro

2.将机器人模型.urdf转为.dae文件

rosrun collada_urdf urdf_to_collada ur3.urdf ur3.dae

如果出现 [rospack] Error: package ‘collada_urdf’ not found，运行以下程序，即可解决

sudo apt-get install ros-melodic-collada-urdf

3.设置精度

设置的精度会影响IKFAST的生成，设置过小会导致无法生成或求解精度过低，过大也会导致无法生成或者求解变慢，可以根据需求调整精度。这里设置精度为小数点后5位，并备份生成的ur3.dae文件，方便以后调整使用。

# 先备份
cp ur3.dae ur3.backup.dae

# 设置精度
export IKFAST_PRECISION="5"
rosrun moveit_kinematics round_collada_numbers.py ur3.dae ur3.dae "$IKFAST_PRECISION"

4.查看关节数据

openrave-robot.py ur3.dae --info links

5.查看关节模型

openrave ur3.dae

6.生成IKFast的cpp文件

这里的ur3.dae是之前第二步转化你得到的名字，baselink和eelink的值根据你之前查看的关节数据以及自己在setup assistant里面配置Planning Group里面的设置。由于我采用的无论是UR3还是UR5都是6DOF，所以直接默认transform6d就行，最后的savefile是你想保存的路径和名称。最后两篇参考文献讲的很清楚如何配置这些参数，不懂的可以去那里详细看看。生存过程比较久，大概是20分钟的样子，可以刚好开一局王者（23333）。

python `openrave-config --python-dir`/openravepy/_openravepy_/ikfast.py --robot=ur3.dae --iktype=transform6d --baselink=0 --eelink=9 --savefile=$(pwd)/ikfast61.cpp

7. 使用 ikfast61.cpp 求逆解

此处需要将ikfast.h和ikfast61.cpp放在同一个文件夹下。

g++ ikfast61.cpp -o ikfast -llapack -std=c++11

由于目前网上只有UR5的配置作参考，为了验证成功配置，因此还用UR5来验证，成功得到了8组逆解。(UR机器人8组逆解，参考来源：https://www.zhihu.com/question/47605775/answer/113477680)

因此表示安装完成，后面可以进一步生成插件导入rviz中。生成插件的部分自行参考前言给出的后两篇参考文献，基本上不存在什么坑，按照步骤catkin_make就行，之后可以查看自己的kinematics.yaml，发现已经变成了ikfast。

然后可以roslaunch自己相应的config包里面demo.launch来对比改变前后的区别。

目前我在rviz里面没有体会到特比大的区别,时间上因为rviz不止是运动学求解的时间，还有其他时间，因此没有体会到4微秒那样的速度。

总结

也算是把ikfast配置好了，接下来要做的就是给定TCP（tool center point）的6D位姿，反解出各个关节角的值。这几天准备看一些机器人的基础理论知识，冲冲冲。