Franka机器人ROS 2 发布:赋能机器人研究和行业应用

Franka机器人 ROS 2 发布:赋能机器人研究和行业应用

Franka ROS 2 发布:赋能机器人研究和行业应用

由Özlem Odeh 于Franka Robotics 发布

在机器人操作系统 (ROS) 等技术和生态系统的推动下,机器人世界正以前所未有的速度发展。ROS 2 是广受好评的 ROS 1 的继任者,已成为创新的灯塔,为研究人员和行业专业人士打开了新的大门。通过这篇新闻文章,我们深入探讨了 Franka ROS 2 软件包的首次发布版本 0.1.0.,将著名的 franka_ros 软件包引入当前的 ROS 2 LTS Humble Hawksbill。

在此新版本中,该软件包提供了最广泛使用的功能,并允许用户利用 ROS 2 提供的广泛可能性来丰富他们的 FR3 机器人。在接下来的几周和几个月内,该软件包将扩展更多功能,以将 Franka Emika 的所有功能完全带入 ROS 2 世界。

ROS 2 可满足广泛的客户需求。Franka ROS 2 软件包初始版本的主要目标用户是研究人员和开发人员,他们正在寻找强大而多功能的工具来塑造机器人的未来。

Franka ROS 2 的优点:

扭矩控制器和关节轨迹控制器:Franka ROS 2 软件包引入了创新的扭矩控制器,并与现有的关节轨迹控制器相结合。这一增强功能使研究人员能够探索先进的控制技术,试验复杂的场景,并突破机器人操控的界限。

Vscode 上的 Devcontainer 支持:简化开发环境一直是 Franka ROS 2 软件包的重点。借助 Vscode 上的 devcontainer 支持,开发人员可以无缝使用该软件包,而无需安装。此功能提高了开发效率,使开发人员能够轻松地跨不同的 Ubuntu 版本工作。通过消除安装障碍,ROS 2 Humble 变得更加易于访问,从而促进了更快、更简化的开发周期。

机器人状态广播器和机器人模型接口:Franka ROS 2 软件包的初始版本引入了机器人状态广播器和机器人模型接口。这一进步使开发人员能够直接访问机器人模型参数,为开发定制控制器和算法奠定了基础。它使开发人员能够根据其独特需求量身定制解决方案。结果是机器人应用的灵活性和适应性更高。

了解 ROS 2 版本

对于那些渴望使用 Franka ROS 2 软件包的人来说,官方存储库位于https://github.com/frankaemika/franka_ros2。它不仅提供对最新进展的访问,还鼓励积极参与和为快速发展的 ROS 2 生态系统做出贡献。

无论您是一位不断拓展知识边界的研究人员,还是一位追求自动化效率的研究人员,Franka ROS 2 软件包的发布都为您打开了一扇通往创新的大门。

关注PNP机器人了解更多。www.pnprobotics.com

关于Franka RoboticsFR3

Franka Robotics FR3机器人是一个具备高精度和灵活性的协作机器人(Cobot),其设计旨在模拟人类手臂的功能。

1. 基本参数
  • 自由度(DOF):7个关节轴。

  • 负载能力:3公斤。

  • 工作半径:855毫米。

  • 重量:18公斤。

  • 控制系统:基于x86的PC控制器。

2. 传感器和安全系统
  • 力传感器:每个关节都配备有力传感器,能够实时检测施加的力,从而确保机器人能够与人安全互动。

  • 碰撞检测:内置碰撞检测机制,能在感知到异常力时立即停止运动。

  • 位置传感器:高精度的编码器提供准确的位置反馈。

3. 编程和控制
  • 编程语言:支持多种编程环境,如Python、C++、ROS(Robot Operating System)、Matlab、Simulink。

  • 用户界面:直观的用户界面,支持拖放式编程,便于无编程经验的用户使用。

  • 网络连接:通过Wi-Fi或以太网进行远程监控和控制。

相关推荐
Work(沉淀版)2 小时前
DAY 40
人工智能·深度学习·机器学习
蓦然回首却已人去楼空3 小时前
Build a Large Language Model (From Scratch) 序章
人工智能·语言模型·自然语言处理
CM莫问3 小时前
<论文>(微软)WINA:用于加速大语言模型推理的权重感知神经元激活
人工智能·算法·语言模型·自然语言处理·大模型·推理加速
拾忆-eleven3 小时前
NLP学习路线图(二十六):自注意力机制
人工智能·深度学习
MYH5164 小时前
在NLP文本处理中,将字符映射到阿拉伯数字(构建词汇表vocab)的核心目的和意义
人工智能·深度学习·自然语言处理
要努力啊啊啊4 小时前
KV Cache:大语言模型推理加速的核心机制详解
人工智能·语言模型·自然语言处理
mzlogin6 小时前
DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI
人工智能
归去_来兮6 小时前
知识图谱技术概述
大数据·人工智能·知识图谱
就是有点傻6 小时前
VM图像处理之图像二值化
图像处理·人工智能·计算机视觉
行云流水剑6 小时前
【学习记录】深入解析 AI 交互中的五大核心概念:Prompt、Agent、MCP、Function Calling 与 Tools
人工智能·学习·交互