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(1) ROS工作站模型搭建

基于ROS平台，搭建机器人去除板坯毛刺的智能工作站是整个研究的基础。首先使用SolidWorks对工作站进行建模，包括机器人本体、板坯模拟、机械臂基座以及周围环境等部件，并对这些模型进行细化处理。将SolidWorks生成的模型通过转换工具导出为URDF格式，并使用xacro文件进行描述。xacro文件是ROS中用于描述机器人模型的重要工具，其优势在于能够通过参数化配置实现模型的灵活调整。

将xacro文件导入ROS后，通过RViz可视化工具显示三维模型，并检查其在仿真环境中的完整性和正确性。接着为机器人添加仿真运动控制器，这包括基于ROS MoveIt框架的运动规划配置。MoveIt提供了直观的运动规划工具和API支持，其配置流程包括定义机器人关节状态、末端执行器位置以及规划算法。为了增强仿真精度，将MoveIt与Gazebo物理仿真环境进行链接，建立联合仿真模型，保证机器人在仿真过程中具有真实的物理属性，如重力、摩擦力等。通过这一系列步骤，完成了机器人工作站在ROS中的完整建模和仿真准备，为后续研究提供了可靠的软硬件基础。

(2) 基于点云的角点定位及其信息存储

为了实现机器人对板坯的精准操作，研究重点放在基于点云技术的角点定位上。在ROS工作站模型中添加仿真深度相机模块，使其能够采集板坯的三维点云数据。深度相机通过采集板坯表面的点云信息，实现对板坯形状的三维重建。在处理点云数据时，首先对采集的点云数据进行预处理，包括滤除噪声点、减少冗余点和对点云进行平滑处理，从而获得更加清晰的板坯表面特征。

然后，通过对点云数据的几何特征分析，提取板坯的一个角点的世界坐标数据。该角点定位过程基于点云几何特征，例如角点的曲率变化较大且具备明显的边界特征。利用该角点数据结合其他辅助信息进一步计算出板坯的第二个角点坐标，从而完成板坯的初步定位工作。

将上述获取的角点坐标数据存储为ROS节点信息，并通过ROS的话题机制实现数据的发布与订阅。在这一过程中，还需要验证角点定位算法的鲁棒性，具体包括在板坯正常状态、左跑偏状态和右跑偏状态下的实验对比分析。在实验中，为了便于验证角点定位的准确性，设计了特定的Mark标记显示功能，使角点在仿真环境中具有显著的标识，从而确保机器人后续的自主规划能够基于可靠的定位信息展开。

(3) 机器人自主运动规划与执行

在获取板坯的角点信息后，机器人需要实现基于ROS MoveIt的自主运动规划。首先通过MoveIt’s API调用存储在ROS节点中的角点信息，并设置机器人运动的初始位置和目标位置。运动规划采用RRT_Connect算法，该算法以快速随机树为基础，能够快速生成高效的运动路径。

机器人从初始位置自主运动至第一个角点处，并通过笛卡尔运动规划算法实现机器人末端执行器在板坯两个角点之间的直线轨迹运动。这种运动方式能够确保末端执行器始终贴近板坯表面，从而实现高精度的毛刺去除操作。在这一过程中，考虑到机器人运动的动态性，需要对运动轨迹进行实时调整和优化，确保在板坯发生轻微跑偏的情况下仍能完成去毛刺工作。

此外，在仿真过程中，验证机器人运动规划的效果主要通过ROS RViz的轨迹可视化工具。轨迹显示功能能够直观展现机器人末端执行器的运动路径，从而方便地对运动精度进行分析和评估。

(4) Matlab辅助仿真与轨迹验证

为了进一步验证机器人去除毛刺工作的准确性，结合Matlab平台对ROS端的仿真结果进行辅助分析。在Matlab中，通过远程订阅ROS端的相关话题数据，完成对机器人运动状态的描述与分析。具体步骤包括录制ROS工作站的运行包文件，并对包文件进行解析，以提取机器人六个关节的运动数据。

使用Matlab函数拟合工具对机器人第六轴的运动轨迹进行拟合，并将拟合函数的斜率与跑偏板坯的实际运动状态进行比对，验证机器人运动轨迹的正确性。通过Matlab的校核结果可以清楚地看到机器人在去毛刺工作中是否存在偏差，以及其矫正能力是否满足设定要求。实验表明，基于ROS平台的机器人能够实现较高精度的去毛刺操作，无论是在正常板坯还是跑偏板坯的情况下，其运动轨迹与理论规划轨迹之间的误差均在可接受范围内。

通过ROS端的轨迹可视化和Matlab端的轨迹拟合校核，进一步验证了所提出方案的可靠性和可行性。该研究方法为板坯毛刺去除的智能化工作提供了新的思路，同时也为机器人在其他工业领域的自主规划应用奠定了技术基础。

import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from geometry_msgs.msg import Pose
from moveit_commander import MoveGroupCommander
import numpy as np

class BurrRemovalRobot:
    def __init__(self):
        rospy.init_node('burr_removal_robot', anonymous=True)
        self.group = MoveGroupCommander("manipulator")
        self.pointcloud_sub = rospy.Subscriber('/camera/depth/points', PointCloud2, self.pointcloud_callback)
        self.corner_points = []

    def pointcloud_callback(self, data):
        # 点云处理逻辑
        points = self.process_pointcloud(data)
        if points:
            self.corner_points = self.extract_corners(points)

    def process_pointcloud(self, data):
        # 模拟点云预处理
        rospy.loginfo("Processing pointcloud...")
        return np.random.rand(10, 3)  # 示例数据

    def extract_corners(self, points):
        # 提取角点
        rospy.loginfo("Extracting corners...")
        corner1 = points[0]
        corner2 = points[-1]
        return [corner1, corner2]

    def plan_motion(self):
        if len(self.corner_points) < 2:
            rospy.logwarn("Not enough corner points detected")
            return

        start_pose = Pose()
        start_pose.position.x, start_pose.position.y, start_pose.position.z = self.corner_points[0]
        end_pose = Pose()
        end_pose.position.x, end_pose.position.y, end_pose.position.z = self.corner_points[1]

        self.group.set_pose_target(start_pose)
        self.group.go(wait=True)
        rospy.loginfo("Moved to start corner")

        self.group.set_pose_target(end_pose)
        self.group.go(wait=True)
        rospy.loginfo("Moved to end corner")

if __name__ == '__main__':
    robot = BurrRemovalRobot()
    rospy.spin()