Mujoco 检验 KDL 和 Pinocchio 运动学 FK 是否一致

视频讲解:Mujoco 检验 KDL 和 Pinocchio 运动学 FK 是否一致_哔哩哔哩_bilibili

代码仓库:https://github.com/LitchiCheng/mujoco-learning

是否好奇过 KDL 和 Pinocchio 等运动学的库的结果是否相同?

今天做个测试同时使用 KDL 和 Pinocchio 进行 FK 来,输入为 data.qpos,然后通过通过 data.xpos 和 fk 后的位姿进行实时比较,如下为完整代码:

复制代码
import mujoco_viewer 
import mujoco
import src.kdl_ik as kdl_ik
import src.casadi_ik as casadi_ik

class CheckFk(mujoco_viewer.CustomViewer):
    def __init__(self, rendor_path, arm_path):
        super().__init__(rendor_path, 3, azimuth=-45, elevation=-30)
        self.arm_path = arm_path

        self.ee_body_name = "link7"
        # # 初始化逆运动学
        self.arm2 = kdl_ik.Kinematics(self.ee_body_name)
        urdf_file = "model/franka_panda_urdf/robots/panda_arm.urdf"
        self.arm2.buildFromURDF(urdf_file, "link0")

        self.arm1 = casadi_ik.Kinematics(self.ee_body_name)
        self.arm1.buildFromMJCF(self.arm_path)

    def runBefore(self):
        self.model.opt.timestep = 0.005
        # 设定初始位置
        self.initial_pos = self.model.key_qpos[0]  
        print("Initial position: ", self.initial_pos)
        for i in range(self.model.nq):
            self.data.qpos[i] = self.initial_pos[i]
            
    def runFunc(self):
        # self.data.qpos[:7] = self.initial_pos[:7]
        print("Mujoco body position: ")
        print(self.getBodyPosByName(self.ee_body_name))
        self.fk_tf1 = self.arm1.fk(self.data.qpos)
        self.fk_tf2 = self.arm2.fk(self.data.qpos)
        print("FK methed 1 result: ")
        print(self.fk_tf1)
        print("FK methed 2 result: ")
        print(self.fk_tf2)


if __name__ == '__main__':
    SCENE_XML_PATH = 'model/franka_emika_panda/scene_pos.xml'
    ARM_XML_PATH = 'model/franka_emika_panda/panda_pos.xml'
    robot = CheckFk(SCENE_XML_PATH, ARM_XML_PATH)
    robot.run_loop()

拉取某一个关节,看下末端位置是否一致

换一个方向拉一下看

相关推荐
Lei活在当下5 小时前
【AI手记系列-2026/6/18】iSparto & Harness,Caveman 以及AI时代的生存指南
人工智能·llm·openai
冬奇Lab7 小时前
每日一个开源项目(第134篇):Zvec - 阿里开源的嵌入式向量数据库,向量搜索界的 SQLite
数据库·人工智能·llm
冬奇Lab7 小时前
Agent 系列(22):Context Engineering 深度——三种上下文管理策略的量化对比
人工智能·agent
hboot7 小时前
AI工程师第二课 - 数据处理
人工智能·python·数据分析
程序员cxuan7 小时前
DeepSeek 杀入多模态,识图功能正式上线!
人工智能·后端·程序员
米小虾9 小时前
告别单打独斗:2026年多Agent协作架构实战指南
人工智能·agent
IT_陈寒10 小时前
SpringBoot这个自动配置坑我跳了三次
前端·人工智能·后端
Larcher11 小时前
AI Loop:让AI像人一样自主完成任务的核心机制
javascript·人工智能·设计模式
牧艺11 小时前
从零到协同:构建类飞书在线文档系统的五个技术重难点
前端·人工智能