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
微订校园外卖系统12 小时前
校园代取快递系统选型:现成系统与定制开发的技术核对项
大数据·运维·人工智能·外卖系统·本地生活·微订
QXWZ_IA12 小时前
管道GIS测绘如何实现自动化成图:三种成图方式怎么选
运维·人工智能·安全·自动化
严肃小白兔13 小时前
第 04/24 期:深度学习中的损失函数及其数学解释
人工智能·深度学习
无责任此方_修行中13 小时前
「不止技术」AIE 2026 会后感悟
人工智能·后端·ai编程
BYSJMG13 小时前
计算机毕业设计选题推荐:【基于深度学习的车辆损坏严重程度评估方法研究】ResNet50 图像分类
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·计算机视觉·分类·课程设计
wangxiaoxuan21713 小时前
从深度图到点云:投影、滤波、降采样与聚类
机器学习·数据挖掘·机器人·聚类·科沃斯八界
在所不辞兄14 小时前
为什么在电池供电场景下,不能采用固定电压频率策略,而需要动态调整以最大化 Race-to-Sleep 收益?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
jianqiang.xue14 小时前
3倍向量算力:Arm给最小MCU装上本地AI
arm开发·人工智能·单片机
北京迅为14 小时前
案例分享 | RK182X算力卡:多路视频VLM监控,四路画面AI同时看懂,一句人话说清现场
linux·人工智能·嵌入式·rk3588·算力卡·rk182x