train_data_smoothing

学習させた関節角度のデータをstompにPublishするパッケージ

インストール

ワークスペースのsrc以下で

git clone https://github.com/Amos2610/train_data_smoothing.git

ビルドをする

catkin build
source <your_ws>/devel/setup.bash

実行環境

• Ubuntu20.04LTS
• ROS Noetic
• Python3.8.10

※ ROS Noeticのインストールはこちらから

※ xArmのパッケージインストール&セットアップはこちらから

パッケージの中身

    .
    ├── csv_files ・・・関節データを含むcsvファイル
    │   └── after_train.csv
    ├── launch
    │   └── xarm6_bringup.launch ・・・ xArm6の起動を担う（各パラメータ，プランニングアルゴリズムの設定等できるようになっている）
    ├── msg
    │   └── PathSeed.msg ・・・パスシードのトピック通信に必要なmsgファイル
    └── scripts
        ├── tools ・・・使えそうなプログラムを置いておきました
        │   ├── ex_and_con_cartesian_all.py ・・・C空間 から T空間への変換
        │   ├── random_sg.py ・・・ランダムなスタートとゴール姿勢を発生させるプログラム
        │   └── visualization.py ・・・T空間のeefの軌道の可視化
    >>> └── train_path_pub.py ・・・ 学習させた関節角度のデータをstompにPublishするファイル
        └── plan_and_save_csv.py ・・・ xArm6のプランニングとパス修正後のパスをCSVへ保存するファイル
    ├── CMakeLists.txt 
    ├── package.xml
    └── README.md

実行方法

1. ターミナルで以下のコマンドでGazeboとMoveIt!を立ち上げる

   roslaunch train_data_smoothing xarm6_bringup.launch
   

2. 関節角度のデータをstompへPublishする

   rosrun train_data_smoothing train_path_pub.py

3. xArm6をCSVデータに基づいてプランニングし，STOMPによりパスを修正し，新たなCSVへ保存する stompになっている，学習させたパスの通りになっていることを確認

   rosrun train_data_smoothing plan_and_save_csv.py