Pinocchio导入URDF关节为continuous的问题及详细解释

视频讲解:

Pinocchio导入URDF关节为continuous的问题及详细解释

仓库地址:GitHub - LitchiCheng/mujoco-learning

问题背景:打算测试将之前的panda的urdf换成so-arm100的urdf,发现pinocchio的代码不能用,很奇怪,按照道理都是参数,应该可以直接复用,通过排查,发现时model.nq数量发生了变化,pyroboplan的代码在进行ik时直接越界了

复制代码
   <joint
    name="Shoulder_Rotation"
    type="continuous">
    <origin
      xyz="0 -0.0452 0.0181"
      rpy="1.5708 0 1.5708" />
    <parent
      link="Base" />
    <child
      link="Shoulder_Rotation_Pitch" />
    <axis
      xyz="0 1 0" />
  </joint>

进一步排查:

1.打印panda的model.nq发现和urdf中的关节数量一致,其type为revolute

2.打印so-arm100的model.nq发现比urdf中的joint多了一倍,其type为continuous

通过查看pinocchio的issues,发现如下两个解释:

Continuous joint in URDF adds 2 elements to the configuration space · Issue #794 · stack-of-tasks/pinocchio · GitHub

lowerPositionLimit and upperPositionLimit in pinocchio::Model have unexpected dimensions for unbounded joints - how to read them correctly? · Issue #777 · stack-of-tasks/pinocchio · GitHub

但实际上还没没有讲得很清楚为什么continous类型的joint的nq为2,这里进行探究:

URDF的continuous joint:本质也是一种无旋转角度限制的旋转关节(unbounded revolute joint),理论上应使用单个角度参数θ描述其状态就够了,但是为什么需要用两个,这就要反过来思考了,首先1个配置空间的维度能不能用来描述continuous类型关节对应物理位置,肯定是够了,但会出现一种情况,如关节在θ时和θ+2Π实际上物理位置一致,有无数个数值对应同样的物理位置,对于优化、求解问题来说时冗余的

所以用从如下两个角度可以理解cosθ, sinθ的好处:

1.一个数值对对应了一个物理状态,避免求解的冗余问题

2.cosθ和sinθ避免2Π到0的跳跃

下面用python代码来做一个验证

复制代码
import math
# 定义角度
angles = [170, -190, 180, -180, 180, 540]

# 遍历角度列表
for theta in angles:
    # 将角度转换为弧度
    theta_rad = math.radians(theta)
    # 计算 cos 和 sin 值
    cos_theta = math.cos(theta_rad)
    sin_theta = math.sin(theta_rad)
    # 输出结果
    print(f"当 theta = {theta} 度时:")
    print(f"cos(theta) = {cos_theta}")
    print(f"sin(theta) = {sin_theta}")
    print()

可以看到三种情况下数值对均一致

1.170和反方向

2.180°和反向180

3.180和多转一圈

相关推荐
python零基础入门小白5 分钟前
LangGraph智能体实战:如何用Langfuse构建AI运行时全链路可观测系统?
人工智能·学习·ai·chatgpt·程序员·大模型·智能体
xiancai_xianyu6 分钟前
想把数据模型一次建完美再上AI?会一直卡在建模里
开发语言·人工智能·php·数据模型·语义层·本体建模·企业知识网络
2601_962202989 分钟前
首衡集配用万象,企业竞争力不断增强
大数据·人工智能
小小测试开发9 分钟前
LLM评测:LLM-as-Judge 想当回归门禁,先过偏差校准和双层评分这两关
人工智能·数据挖掘·回归
绿算技术13 分钟前
Solidigm联合绿算技术共同发布《面向 SOHO AI 推理的存储扩展方案》技术白皮书
人工智能·科技·算法·架构·spark
麻瓜code15 分钟前
【Agent】Spring AI RAG 实战:本地向量库 + 云端知识库
java·人工智能·spring
必须会一定会29 分钟前
GPT-6 Astra 官方基准与 AI 编程能力:ARC-AGI-3、Terminal-Bench 4.0、长上下文评测
人工智能·gpt·agi
Java后端的Ai之路31 分钟前
LangChain Deep Agents 从入门到企业实战
开发语言·人工智能·python·langchain·deepagents
ShallWeL34 分钟前
RAG Embedding 模型替换与索引回归
人工智能·embedding·知识库·工作流·rag
爱吃火鸡面呀36 分钟前
OpenCV 人脸检测与识别实战:从静态图像到视频流
人工智能·opencv·计算机视觉