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yehengchen/Parts-Arrangement-Robot

 
 

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Parts Arrangement Robot

Parts Arrangement Robot Demo Video - [YouTube]

Environment

  • Ubuntu 18.04
  • ROS Melodic
  • python 2.7

Installing

  1. Install ROS

    Follow these ROS Melodic installation instructions. You can select any of the default configurations in step 1.4; even the ROS-Base (Bare Bones) package (ros-melodic-ros-base) is enough.

  2. Download the code

    $ cd ~/catkin_ws/src
    $ git clone https://github.com/Kminseo/Parts-Arrangement-Robot.git
    
  3. Install python dependencies

    $ cd ~/catkin_ws/src/Parts-Arrangement-Robot
    $ pip install -r requirements.txt
    
  4. Install ROS dependencies

    $ cd ~/catkin_ws
    $ rosdep install --from-paths src -i --rosdistro melodic
    $ sudo apt-get install ros-melodic-rosbash ros-melodic-ros-comm
    
  5. Build

    $ cd ~/catkin_ws
    $ catkin_make
    

Quick Start

  • $ roslaunch gripper_ur5 gazebo_env_setting.launch
  • $ roslaunch gripper_ur5_moveit_config moveit_planning_execution.launch
  • $ roslaunch yolov3_pytorch_ros detector.launch
  • $ rosrun gripper_ur5 robot_sorting_yolo.py

Node info - Launch 파일 설명

  • To simulate the robot environment launch the following:

     $ roslaunch gripper_ur5 gazebo_env_setting.launch
    
    gripper_ur5패키지의 gazebo_env_setting.launch는 Gazebo Simulation환경 구성에 필요한 로봇, 테이블, 주변환경 등 불러오기 위한 launch파일.
  • For setting up the MoveIt! nodes to allow motion planning run:

    $ roslaunch gripper_ur5_moveit_config moveit_planning_execution.launch`
    
    UR5 제어를 위해 Moveit을 사용하는데, UR5에 맞게 설정된 Moveit 패키지를 불러오기 위해 사용하는 Launch 파일
  • Start screw grasp detection node:

     $ roslaunch yolov3_pytorch_ros detector.launch
    
    Gazebo 환경에 설치된 카메라를 사용해 yolov3로 Obejct Detection을 하기위한 구성된 패키지이며, rqt,rvize를 사용해서 환경에 배치된 screw3종을 검출 및 분류 하는 것이 가능하다.
  • Start screw sorting robot node:

    $ rosrun gripper_ur5 robot_sorting_yolo.py
    
    Moveit을 사용해로 로봇을 제어, 환경상의 3가지 종류의 스크류를 생성, yolov3를 포함하며 전체적인 Pick & Place에 대한 동작 코드를 포함합니다.

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Languages

  • Python 53.3%
  • C++ 32.9%
  • CMake 13.8%