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古月居联合深蓝学院推出的“古月私房课”第一弹——《ROS机械臂开发：从入门到实战》已经上线啦，欢迎各位小伙伴前来围观，以下是第11讲《基于ROS设计一款机械臂控制系统》的内容精要。
大家好，这里是《ROS机械臂开发：从入门到实战》的第11讲——基于ROS设计一款机械臂控制系统，我是主讲人胡春旭。
今天我们将从以下两个方面为大家介绍ROS机械臂控制系统的设计。
首先我们来看看ROS控制系统的设计方法。
回顾之前介绍的这张框架图，其中抽象出了控制系统的关键部分，虚线左边可以利用MoveIt!快速搭建运动规划层的功能，具体如何将规划得到的数据落实到机器人上的绿色部分，是我们要实现的重点。
这里可以用之前讲过的ros_control来实现，ros_control主要分成两个层次，一个是硬件无关的控制算法，一个是和硬件相关的硬件抽象层，需要根据使用的硬件来实现硬件抽象层的read和write方法。
ros_control是一个控制器框架，如果其中没有满足我们的控制器，也可以自己进行实现，如下是一个简单的闭环控制器结构。
以上只是针对控制的部分，整个机械臂控制系统的搭建可以参考ROS-I的五层架构。
PROBOT Anno的控制系统就是基于ROS-I框架实现的，我们以此为例为大家介绍一种控制系统的设计方法。
PROBOT Anno的定位是桌面级科研和学习的ROS机械臂平台，充分支持ROS中的各种开发接口功能，目前已经上市，大家也可以参考wiki上的介绍。
在硬件层面上，PROBOT Anno的控制系统以我们开发的ROBCELL控制器为核心，向上连接PC端运行的ROS环境，向下连接驱动器和电机，驱动机械臂运动，还可以通过IO控制外部继电器。
在软件层面上，我们基于ROS-I设计了控制系统的框架。上边四个层次运行在ROS环境中，完成机械臂的运动规划和应用处理，然后用simple message发给底层控制器。控制器基于ARM+FPGA的异构SoC平台，FPGA端完成电机控制、接口扩展、算法加速等，ARM端实现轨迹控制、运动学、系统管理等，具体每个层次实现的功能如下。
交互层基于Rviz设计了一系列便于使用的交互界面。
规划层利用MoveIt!实现运动规划，集成Opencv和Tensorflow实现图像处理和识别，调用科大讯飞SDK实现语音识别，扩展交互能力。
控制和反馈信息都需要封装成具体的数据流发送，我们将这些数据划分成了四种类型。
数据封装好之后就可以利用simple message发送出去了。
控制器是设计和实现的重点，我们基于ROS中的部分功能包，进行了源码级的移植和优化。在设计时需要注意部分功能对实时性要求较高，我们单独放到了一个ARM裸核里进行处理，最大程度提高实时性。
硬件上除了六轴本体之外，还可选配多种终端执行器、相机和麦克风阵列。
基于类似的架构，我们还做过一款工业机械臂，有兴趣的小伙伴可以参考：
为了最大程度提高控制器和驱动器的一体化性能，我们还设计了集成伺服驱动算法的SoC。
精简的平台设计不再需要繁杂的通信和接线，在大大减小控制系统体积和成本的同时，提高了机器人的控制性能。
以上就是本讲的内容精要，详细讲解过程和仿真/真机演示过程请见具体课程。
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