Orbit 使用指南 10｜在机器人上安装传感器 ｜ Isaac Sim ｜ Omniverse

如是我闻： 资产类（asset classes）允许我们创建和模拟机器人，而传感器 (sensors) 则帮助我们获取关于环境的信息，获取不同的本体感知和外界感知信息。例如，摄像头传感器可用于获取环境的视觉信息，接触传感器可以用来获取机器人与环境的接触信息。

在本指南中，我们将看到如何给机器人添加不同的传感器。我们将在本指南中使用ANYmal-C机器人。ANYmal-C是一款四足机器人，拥有12个自由度，它有4条腿，每条腿有3个自由度。这款机器人配备了以下传感器：

• 机器人头部的摄像头传感器，提供RGB-D图像
• 提供地形高度信息的高度扫描传感器
• 机器人脚部的接触传感器，提供接触信息

本指南对应于orbit/source/standalone/tutorials/04_sensors目录下的add_sensors_on_robot.py脚本。让我们先搂一眼完整的代码

# Copyright (c) 2022-2024, The ORBIT Project Developers.
# All rights reserved.
#
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause

"""
This script demonstrates how to add and simulate on-board sensors for a robot.

We add the following sensors on the quadruped robot, ANYmal-C (ANYbotics):

* USD-Camera: This is a camera sensor that is attached to the robot's base.
* Height Scanner: This is a height scanner sensor that is attached to the robot's base.
* Contact Sensor: This is a contact sensor that is attached to the robot's feet.

.. code-block:: bash

    # Usage
    ./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/add_sensors_on_robot.py

"""

from __future__ import annotations

"""Launch Isaac Sim Simulator first."""


import argparse

from omni.isaac.orbit.app import AppLauncher

# add argparse arguments
parser = argparse.ArgumentParser(description="Tutorial on adding sensors on a robot.")
parser.add_argument("--num_envs", type=int, default=2, help="Number of environments to spawn.")
# append AppLauncher cli args
AppLauncher.add_app_launcher_args(parser)
# parse the arguments
args_cli = parser.parse_args()

# launch omniverse app
app_launcher = AppLauncher(args_cli)
simulation_app = app_launcher.app

"""Rest everything follows."""

import torch
import traceback

import carb

import omni.isaac.orbit.sim as sim_utils
from omni.isaac.orbit.assets import ArticulationCfg, AssetBaseCfg
from omni.isaac.orbit.scene import InteractiveScene, InteractiveSceneCfg
from omni.isaac.orbit.sensors import CameraCfg, ContactSensorCfg, RayCasterCfg, patterns
from omni.isaac.orbit.utils import configclass

##
# Pre-defined configs
##
from omni.isaac.orbit_assets.anymal import ANYMAL_C_CFG  # isort: skip


@configclass
class SensorsSceneCfg(InteractiveSceneCfg):
    """Design the scene with sensors on the robot."""

    # ground plane
    ground = AssetBaseCfg(prim_path="/World/defaultGroundPlane", spawn=sim_utils.GroundPlaneCfg())

    # lights
    dome_light = AssetBaseCfg(
        prim_path="/World/Light", spawn=sim_utils.DomeLightCfg(intensity=3000.0, color=(0.75, 0.75, 0.75))
    )

    # robot
    robot: ArticulationCfg = ANYMAL_C_CFG.replace(prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot")

    # sensors
    camera = CameraCfg(
        prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot/base/front_cam",
        update_period=0.1,
        height=480,
        width=640,
        data_types=["rgb", "distance_to_image_plane"],
        spawn=sim_utils.PinholeCameraCfg(
            focal_length=24.0, focus_distance=400.0, horizontal_aperture=20.955, clipping_range=(0.1, 1.0e5)
        ),
        offset=CameraCfg.OffsetCfg(pos=(0.510, 0.0, 0.015), rot=(0.5, -0.5, 0.5, -0.5), convention="ros"),
    )
    height_scanner = RayCasterCfg(
        prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot/base",
        update_period=0.02,
        offset=RayCasterCfg.OffsetCfg(pos=(0.0, 0.0, 20.0)),
        attach_yaw_only=True,
        pattern_cfg=patterns.GridPatternCfg(resolution=0.1, size=[1.6, 1.0]),
        debug_vis=True,
        mesh_prim_paths=["/World/defaultGroundPlane"],
    )
    contact_forces = ContactSensorCfg(
        prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot/.*_FOOT", update_period=0.0, history_length=6, debug_vis=True
    )


def run_simulator(
    sim: sim_utils.SimulationContext,
    scene: InteractiveScene,
):
    """Run the simulator."""

    # Define simulation stepping
    sim_dt = sim.get_physics_dt()
    sim_time = 0.0
    count = 0

    # Simulate physics
    while simulation_app.is_running():
        # Reset
        if count % 500 == 0:
            # reset counter
            count = 0
            # reset the scene entities
            # root state
            # we offset the root state by the origin since the states are written in simulation world frame
            # if this is not done, then the robots will be spawned at the (0, 0, 0) of the simulation world
            root_state = scene["robot"].data.default_root_state.clone()
            root_state[:, :3] += scene.env_origins
            scene["robot"].write_root_state_to_sim(root_state)
            # set joint positions with some noise
            joint_pos, joint_vel = (
                scene["robot"].data.default_joint_pos.clone(),
                scene["robot"].data.default_joint_vel.clone(),
            )
            joint_pos += torch.rand_like(joint_pos) * 0.1
            scene["robot"].write_joint_state_to_sim(joint_pos, joint_vel)
            # clear internal buffers
            scene.reset()
            print("[INFO]: Resetting robot state...")
        # Apply default actions to the robot
        # -- generate actions/commands
        targets = scene["robot"].data.default_joint_pos
        # -- apply action to the robot
        scene["robot"].set_joint_position_target(targets)
        # -- write data to sim
        scene.write_data_to_sim()
        # perform step
        sim.step()
        # update sim-time
        sim_time += sim_dt
        count += 1
        # update buffers
        scene.update(sim_dt)

        # print information from the sensors
        print("-------------------------------")
        print(scene["camera"])
        print("Received shape of rgb   image: ", scene["camera"].data.output["rgb"].shape)
        print("Received shape of depth image: ", scene["camera"].data.output["distance_to_image_plane"].shape)
        print("-------------------------------")
        print(scene["height_scanner"])
        print("Received max height value: ", torch.max(scene["height_scanner"].data.ray_hits_w[..., -1]).item())
        print("-------------------------------")
        print(scene["contact_forces"])
        print("Received max contact force of: ", torch.max(scene["contact_forces"].data.net_forces_w).item())


def main():
    """Main function."""

    # Initialize the simulation context
    sim_cfg = sim_utils.SimulationCfg(dt=0.005, substeps=1)
    sim = sim_utils.SimulationContext(sim_cfg)
    # Set main camera
    sim.set_camera_view(eye=[3.5, 3.5, 3.5], target=[0.0, 0.0, 0.0])
    # design scene
    scene_cfg = SensorsSceneCfg(num_envs=args_cli.num_envs, env_spacing=2.0)
    scene = InteractiveScene(scene_cfg)
    # Play the simulator
    sim.reset()
    # Now we are ready!
    print("[INFO]: Setup complete...")
    # Run the simulator
    run_simulator(sim, scene)


if __name__ == "__main__":
    try:
        # run the main execution
        main()
    except Exception as err:
        carb.log_error(err)
        carb.log_error(traceback.format_exc())
        raise
    finally:
        # close sim app
        simulation_app.close()

代码解析

与之前我们在场景中添加资产的教程类似，传感器也是通过场景配置添加到场景中的。所有的传感器都继承自sensors.SensorBase类，并通过各自的配置类进行配置。每个传感器实例都可以定义自己的更新周期，即传感器更新的频率。更新周期通过sensors.SensorBaseCfg.update_period属性以秒为单位指定。

根据指定的路径和传感器类型，传感器会被附加到场景中的原始图元（prims）上。传感器可能直接和在场景中已创建的原始图元关联，或者可能被附加到一个已存在的原始图元上。例如，摄像头传感器会附加在一个已经创建好的原始图元上，而对于接触传感器，激活中的接触报告是刚体原始图元上的一个属性。

接下来，我们将介绍如何使用不同的传感器以及如何配置。要了解更多关于它们的描述，请查看sensors模块。

摄像头传感器 （Camera sensor）

摄像头是使用sensors.CameraCfg类来定义的。它基于USD摄像头传感器，不同的数据类型由Omniverse Replicator API来捕获。由于摄像头在场景中有对应的原始图元（prim），所以在指定的原始图元路径上会创建原始图元。

摄像头传感器的配置包括以下参数：

• spawn：创建的USD摄像头类型。可以是PinholeCameraCfg（针孔摄像头配置）或FisheyeCameraCfg（鱼眼摄像头配置）。

• offset：摄像头传感器相对于父原始图元的偏移。

• data_types：要捕获的数据类型。可以是rgb、distance_to_image_plane（到图像平面的距离）、normals（法线）或其他USD摄像头传感器支持的类型。

为了将RGB-D摄像头传感器附加到机器人的头部，我们指定了一个相对于机器人基座的偏移（offset）。偏移是相对于基座指定的平移和旋转，以及偏移的指定方式。

接下来，我们来看如何使用摄像头传感器配置。我们将更新周期设置为0.1秒，这意味着摄像头传感器以10Hz的频率更新。原始图元路径表达式设置为{ENV_REGEX_NS}/Robot/base/front_cam，其中{ENV_REGEX_NS}是环境命名空间，"Robot"是机器人的名称，"base"是摄像头附加的原始图元的名称，而"front_cam"是与摄像头传感器关联的原始图元的名称。

高度扫描仪（scanner）

高度扫描仪作为一种虚拟传感器，通过使用NVIDIA Warp的光线投射内核来实现。通过sensors.RayCasterCfg，我们可以指定要投射的光线模式以及要对哪些网格进行光线投射。由于它们是虚拟传感器，在场景中没有相应的原始物体(prims)被创建。相反，它们附加到场景中的一个原始物体上，这用于指定传感器的位置。

在本指南中，基于光线投射的高度扫描仪附加到机器人的基座上。光线的模式使用pattern属性指定。对于均匀网格模式，我们使用GridPatternCfg指定模式。由于我们只关心高度信息，我们不需要考虑机器人的滚转和俯仰。因此，我们将attach_yaw_only设置为true。

对于高度扫描仪，我们可以可视化光线击中网格的点。这是通过将debug_vis属性设置为true来完成的。

高度扫描仪的整个配置如下：

   height_scanner = RayCasterCfg(
        prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot/base",
        update_period=0.02,
        offset=RayCasterCfg.OffsetCfg(pos=(0.0, 0.0, 20.0)),
        attach_yaw_only=True,
        pattern_cfg=patterns.GridPatternCfg(resolution=0.1, size=[1.6, 1.0]),
        debug_vis=True,
        mesh_prim_paths=["/World/defaultGroundPlane"],
    )

接触传感器 （Contact sensor）

接触传感器利用PhysX的接触报告API来获取机器人与环境的接触信息。由于它依赖于PhysX，接触传感器期望在机器人的刚体上启用接触报告API。这可以通过在资产配置中设置activate_contact_sensors为true来完成。

通过sensors.ContactSensorCfg，可以指定我们想要获取接触信息的原始物体(prims)。可以设置额外的标志以获取更多关于接触的信息，例如接触空中时间、过滤原始物体之间的接触力等。

在本指南中，我们将接触传感器附加到机器人的脚上。机器人的脚被命名为"LF_FOOT"、"RF_FOOT"、"LH_FOOT"和"RF_FOOT"。我们传递一个正则表达式".*_FOOT"来简化原始物体路径的指定。这个正则表达式匹配所有以"_FOOT"结尾的原始物体。

我们将更新周期设置为0，以使传感器与模拟以相同的频率更新。此外，对于接触传感器，我们可以指定要存储的接触信息的历史长度。对于这个教程，我们将历史长度设置为6，这意味着存储了最后6个模拟步骤的接触信息。

接触传感器的整个配置如下：

    contact_forces = ContactSensorCfg(
        prim_path="{ENV_REGEX_NS}/Robot/.*_FOOT", update_period=0.0, history_length=6, debug_vis=True
    )

运行模拟循环

与使用资产时相似，传感器的缓冲区和物理句柄只有在播放模拟时才会初始化，即，在创建场景后调用sim.reset()是很重要的。

    # Play the simulator
    sim.reset()

除此之外，模拟循环与之前的指南类似。传感器作为场景更新的一部分进行更新，它们内部处理基于它们更新周期的缓冲区更新。

可以通过它们的data属性访问传感器的数据。作为示例，我们展示如何访问本教程中创建的不同传感器的数据：

        # print information from the sensors
        print("-------------------------------")
        print(scene["camera"])
        print("Received shape of rgb   image: ", scene["camera"].data.output["rgb"].shape)
        print("Received shape of depth image: ", scene["camera"].data.output["distance_to_image_plane"].shape)
        print("-------------------------------")
        print(scene["height_scanner"])
        print("Received max height value: ", torch.max(scene["height_scanner"].data.ray_hits_w[..., -1]).item())
        print("-------------------------------")
        print(scene["contact_forces"])
        print("Received max contact force of: ", torch.max(scene["contact_forces"].data.net_forces_w).item())

代码运行

现在让我们运行脚本并查看结果：

./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/add_sensors_on_robot.py --num_envs 2

这个命令应该会打开一个带有地面平面、灯光和两个四足机器人的舞台。在机器人周围，应该会看到红色的球体，这些球体表示光线击中网格的点。另外，你可以切换视口到摄像机视图，以查看摄像头传感器捕获的RGB图像。请查看这里以了解如何切换视口到摄像机视图的更多信息。

要停止模拟，可以关闭窗口，或在终端中按Ctrl+C。

虽然在这个教程中，我们讲解了创建和使用不同的传感器，但在sensors模块中还有许多其他传感器可用。我们在source/standalone/tutorials/04_sensors目录中包含了使用这些传感器的示例。这些脚本可以使用以下命令运行：

# Frame Transformer
./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/run_frame_transformer.py

# Ray Caster
./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/run_ray_caster.py

# Ray Caster Camera
./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/run_ray_caster_camera.py

# USD Camera
./orbit.sh -p source/standalone/tutorials/04_sensors/run_usd_camera.py

愿本文除一切机器人模拟器苦

以上