总耗时5个月，从0到1，完成的一个小项目。在学习过程中，也走了一些弯路，踩了很多坑。于是决定开源代码，希望可以帮助相关领域志同道合的小伙伴，节约开发的时间成本，把自己的精力放到控制算法的开发上。
在ros1-noetic中实现了外骨骼机器人仿真，运动学正解，实现了外骨骼机器人的gazebo&rviz联调、关节角度读取并发布、视觉测距、基于3d点云的障碍物识别避障、仿真机器人运动轨迹的自定义规划。
配套实物机器人控制代码：https://github.com/hhz0328/ros1_canopen_maxon_control
仿真机器人展示视频（来源于本人B站）：https://www.bilibili.com/video/BV1f94y157Qa/?spm_id_from=333.1007.0.0
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（1）用到的模块：gazebo，rviz，moveit
（2）编译过程：将以上的功能包放入到 /catkin_ws/src ，再在 /catkin_ws 中打开终端用 catkin_make 命令进行编译
- （1）打开联合仿真gazebo&rviz（可以通过movei提供的交互界面，对机器人进行控制）：
$ roscore
$ roslaunch exo_stand_moveit_config full_leg_sim.launch
- （2）使用python的API接口，进行控制（在功能包exo_stand_control/scripts目录下）：
$ rosrun exo_stand_control exo_stand_fk.py
- （3）使用cpp的API接口，进行控制（在功能包exo_stand_control/src目录下）：
$ rosrun exo_stand_control exo_stand_fk
- （4）配合intel D435i深度相机，将障碍物3d点云导入到仿真环境中（注意同一时间只能打开一个rviz，否则会报错，所以在使用时要使用 ctrl c 关闭先前打开的联合仿真终端命令）：
$ roslaunch exo_stand_moveit_config exo_stand_intelD435i_obstacle_pointcloud.launch
- （5）python实现消息记录的订阅和保存（在功能包exo_stand_status/scripts目录下）：
$ rosrun exo_stand_status save_listener.py
- （6）cpp实现消息记录的订阅和保存（在功能包exo_stand_status/src目录下）：
$ rosrun exo_stand_status listener_continue_trajectory
- （7）将录制的.bag文件转换成.csv格式并导出到工作空间下（在功能包rosbag_to_csv中，需要特别注意rosbag_to_csv这功能包在catkin_make之前，需要更新一下rosdep，否则会显示编译出错）：
$ rosrun rosbag_to_csv rosbag_to_csv.py
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