This paper introduces a novel modular architecture for ROS2 that decouples the logic required to acquire, validate, and interpolate references from the control laws that track them. The design includes a dedicated component, named Reference Generator, that receives references, in the form of either single points or trajectories, from external nodes (e.g., planners), and writes single-point references at the controller's sampling period via the existing ros2_control chaining mechanism to downstream controllers. This separation removes duplicated reference-handling code from controllers and improves reusability across robot platforms. We implement two reference generators: one for handling joint-space references and one for Cartesian references, along with a set of new controllers (PD with gravity compensation, Cartesian pose, and admittance controllers) and validate the approach on simulated and real Universal Robots and Franka Emika manipulators. Results show that (i) references are tracked reliably in all tested scenarios, (ii) reference generators reduce duplicated reference-handling code across chained controllers to favor the construction and reuse of complex controller pipelines, and (iii) controller implementations remain focused only on control laws.


翻译:本文提出了一种新颖的ROS2模块化架构,该架构将获取、验证和插值参考信号的逻辑与执行跟踪的控制律解耦。设计中包含一个名为参考生成器的专用组件,该组件从外部节点(如规划器)接收单点或轨迹形式的参考信号,并通过现有的ros2_control链式机制,以控制器采样周期向下游控制器写入单点参考信号。这种分离消除了控制器中重复的参考处理代码,并提升了跨机器人平台的可复用性。我们实现了两种参考生成器:一种用于处理关节空间参考,另一种用于笛卡尔空间参考;同时开发了一组新型控制器(含重力补偿的PD控制器、笛卡尔位姿控制器和导纳控制器),并在仿真与真实环境中的Universal Robots及Franka Emika机械臂上验证了该方法。实验结果表明:(i) 在所有测试场景中参考信号均能被可靠跟踪;(ii) 参考生成器减少了链式控制器中重复的参考处理代码,有利于构建和复用复杂控制器流水线;(iii) 控制器实现仅聚焦于控制律本身。

0
下载
关闭预览

相关内容

生成式人工智能在机器人操作中的应用:综述
专知会员服务
30+阅读 · 2025年3月6日
生成式人工智能的扩散模型概述
专知会员服务
67+阅读 · 2024年12月8日
将人工智能集成到指挥控制系统中
专知会员服务
85+阅读 · 2024年1月1日
可解释的机器学习模型和架构
专知会员服务
93+阅读 · 2023年9月17日
一天精通无人中级篇:遥控器协议 S-BUS
无人机
54+阅读 · 2018年12月20日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员