- 在Environment类添加task_marker_ids属性管理标记ID
- 实现create_task_markers()方法创建A点(绿色)和B点(红色)球体标记
- 实现_clear_task_markers()方法清理旧标记
- 在setup_environment()中自动创建标记
- 在cleanup()中清理标记避免重复创建问题
- 标记使用极小碰撞体积(0.005)避免干扰仿真
🤖 Generated with Claude Code
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
|
||
|---|---|---|
| .claude | ||
| models | ||
| src | ||
| tests | ||
| .gitignore | ||
| CLAUDE.md | ||
| config.json | ||
| main.py | ||
| Readme.md | ||
| requirements.txt | ||
| Snipaste_2025-09-11_18-23-45.jpg | ||
机械臂运作可行性测试
本项目是测试机械臂进行工作的可行性,应用于现实中的工程测试。测试内容是机械臂从指定基座位置到达指定位置A点,运送物体穿越障碍(一般是墙体上的洞口或者其它障碍)到达指定点位B的可行性。
项目状态
✅ 开发完成 - 系统已实现所有核心功能,准备进入测试阶段。
核心功能
- 运动学引擎 - 基于KDL的正逆运动学计算
- 路径规划 - AI增强的RRT*算法,智能穿越洞口
- 碰撞检测 - PyBullet物理仿真碰撞检测
- 路径执行 - 实时路径执行与夹爪控制
- 可视化界面 - GUI控制面板与3D仿真显示
技术架构
- 仿真引擎: PyBullet
- 运动学库: KDL (Kinematics and Dynamics Library)
- 路径规划: AI-Enhanced RRT* (智能采样、自适应参数)
- 配置管理: JSON配置驱动设计
快速开始
- 启动主程序:
python src/gui/main_window.py
- 操作流程:
- 点击 "Start Simulation" 启动仿真
- 点击 "Test Reachability" 验证可达性
- 点击 "Plan Path (AI RRT*)" 规划路径
- 点击 "Execute Path" 执行任务
下一步计划
🔬 系统测试阶段:
- 可达性测试:验证A、B点是否在工作空间内
- 路径规划测试:测试不同场景下的规划成功率
- 执行精度测试:验证路径执行的准确性
- 性能测试:评估规划时间和执行效率
- 鲁棒性测试:测试系统在各种配置下的稳定性