소스 정보
- 저장소
- MIUAV/vibe-coding-ros2
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 3일 16:37
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 26
- 포크
- 2
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/MIUAV/vibe-coding-ros2 --skill multi-arm-coordination명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | multi-arm-coordination |
| description | 多臂协调技能 - 协调约束、同步控制、负载分配、碰撞避免、ROS2 MoveIt 多臂 |
| argument-hint | 多臂协调 OR multi-arm OR 协调控制 OR collision avoidance |
| user-invocable | true |
多机械臂协同控制
当需要以下帮助时使用此技能:
import numpy as np
class MultiArmCoordinator:
def __init__(self, num_arms):
self.num_arms = num_arms
self.arms = []
def compute_coordinated_q_dot(self, task_commands, q_list, collision_check=True):
"""
协调多臂运动
task_commands: 每个臂的末端速度命令
"""
q_dot_total = []
for i, (cmd, q) in enumerate(zip(task_commands, q_list)):
# 单臂雅可比
Ji = self.arms[i].get_jacobian(q)
# 关节速度
q_dot_i = np.linalg.pinv(Ji) @ cmd
# 碰撞避免
if collision_check:
q_dot_i = self.collision_avoidance(i, q, q_dot_i)
q_dot_total.append(q_dot_i)
return q_dot_total
def collision_avoidance(self, arm_idx, q, q_dot):
"""碰撞避免"""
min_dist = 0.1 # 最小距离阈值
for j, other_arm in enumerate(self.arms):
if j == arm_idx:
continue
# 计算两臂末端距离
pos_i = self.arms[arm_idx].forward_kinematics(q)[:3, 3]
pos_j = other_arm.forward_kinematics(other_arm.q)[:3, 3]
dist = np.linalg.norm(pos_i - pos_j)
if dist < min_dist:
# 惩罚项
repulsion = (pos_i - pos_j) / dist
q_dot += 0.1 * repulsion
return q_dot
class LoadDistribution:
def __init__(self, num_arms, payload_weight, com):
self.num_arms = num_arms
self.payload_weight = payload_weight
self.com = np.array(com)
def compute_load_allocation(self, grasp_points):
"""计算每个臂的负载分配"""
loads = []
total_weight = self.payload_weight
for i, grasp in enumerate(grasp_points):
# 从抓取点到 COM 的向量
r = self.com - grasp
r_norm = np.linalg.norm(r)
# 负载分配 (基于力矩平衡)
load_i = total_weight * 0.5 # 简化: 平均分配
loads.append(load_i)
# 确保平衡
total_load = sum(loads)
if abs(total_load - total_weight) > 1e-3:
# 调整
scale = total_weight / total_load
loads = [l * scale for l in loads]
return loads
import rclpy
from rclpy.node import Node
from moveit_msgs.action import MoveGroup
from rclpy.action import ActionClient
class MultiArmMoveIt(Node):
def __init__(self):
super().__init__('multi_arm_moveit')
# 创建左右臂 MoveGroup 客户端
self.left_arm_client = ActionClient(
self, MoveGroup, '/move_group_left')
self.right_arm_client = ActionClient(
self, MoveGroup, '/move_group_right')
def move_both_arms(self, left_target, right_target):
"""同时移动双臂"""
# 发送并行目标
# ...
pass