nUR MCP Server

# Universal Robots MCP 扩展功能文档 本文档介绍了 Nonead-Universal-Robots-MCP 项目的扩展功能模块，包括多机器人协同工作、高级轨迹规划、数据记录和分析功能。 ## 目录 1. [高级多机器人协调器](#高级多机器人协调器) 2. [高级轨迹规划器](#高级轨迹规划器) 3. [高级数据记录器](#高级数据记录器) 4. [高级数据分析器](#高级数据分析器) 5. [API 参考](#api-参考) 6. [使用示例](#使用示例) ## 高级多机器人协调器 高级多机器人协调器 (`AdvancedMultiRobotCoordinator`) 提供了灵活的多机器人协同工作支持，包括资源管理、任务依赖管理和多种协作模式。 ### 主要功能 - **多种协作模式**：支持顺序、并行、同步和分层等多种协作模式 - **资源管理**：避免资源冲突，协调多机器人共享工作空间 - **任务依赖图**：支持复杂的任务依赖关系，确保任务按正确顺序执行 - **动态任务分配**：基于工作负载、技能匹配和空间分区进行任务分配 ### 协作模式 | 协作模式 | 描述 | 使用场景 | |---------|------|--------| | `SEQUENTIAL` | 顺序执行任务，一个机器人完成后下一个继续 | 任务有严格顺序要求 | | `PARALLEL` | 并行执行任务，所有机器人同时工作 | 任务相互独立，需要提高效率 | | `SYNCHRONOUS` | 同步执行任务，机器人动作协调一致 | 高精度协作任务，如搬运大型物体 | | `HIERARCHICAL` | 分层执行任务，主机器人控制从机器人 | 复杂装配任务，需要中央控制 | | `SWARM_INTELLIGENCE` | 群体智能协作，基于局部规则 | 未知环境探索或灵活响应 | | `ADAPTIVE` | 自适应协作，根据环境动态调整 | 复杂多变的工作场景 | ## 高级轨迹规划器 高级轨迹规划器 (`AdvancedTrajectoryPlanner`) 提供了复杂路径生成和优化功能，包括贝塞尔曲线、螺旋线、能耗优化和碰撞避免等。 ### 主要功能 - **复杂路径生成**：支持贝塞尔曲线、螺旋线等高级路径生成 - **轨迹优化**：支持时间、能耗和平滑度优化 - **碰撞避免**：动态障碍物检测和规避 - **自适应速度规划**：根据路径复杂度和机器人动力学特性调整速度 ### 路径生成类型 | 路径类型 | 描述 | 参数 | |---------|------|------| | 贝塞尔曲线 | 平滑的曲线，通过控制点定义 | 控制点列表、点数 | | 螺旋线 | 螺旋形状路径 | 起点、终点、螺距、圈数 | | 样条曲线 | 分段多项式曲线 | 控制点、连续性要求 | | 最优路径 | 考虑机器人动力学的最优路径 | 起点、终点、约束条件 | ## 高级数据记录器 高级数据记录器 (`AdvancedDataRecorder`) 提供了全面的机器人运行数据捕获和存储功能，支持多种数据类型和存储格式。 ### 主要功能 - **多种数据类型**：支持机器人状态、关节数据、TCP数据、错误数据等 - **多格式存储**：支持JSON、CSV、SQLite和Pickle等存储格式 - **轮转策略**：支持基于文件大小和时间的轮转策略 - **优先级管理**：重要数据优先记录和存储 ### 记录类型 | 记录类型 | 描述 | 包含信息 | |---------|------|--------| | `ROBOT_STATE` | 机器人状态 | 运行模式、程序状态、安全模式等 | | `JOINT_DATA` | 关节数据 | 关节位置、速度、力矩等 | | `TCP_DATA` | TCP数据 | TCP位置、速度、力等 | | `ERROR_DATA` | 错误数据 | 错误码、警告信息等 | ## 高级数据分析器 高级数据分析器 (`AdvancedDataAnalyzer`) 提供了强大的数据分析和可视化功能，支持统计分析、趋势检测、异常识别和性能评估等。 ### 主要功能 - **统计分析**：提供均值、标准差、最大值、最小值等统计指标 - **趋势检测**：识别数据趋势和周期性模式 - **异常识别**：检测异常行为和潜在故障 - **性能评估**：评估机器人性能和效率 - **可视化**：支持多种图表类型的数据可视化 ### 分析类型 | 分析类型 | 描述 | 输出 | |---------|------|------| | `STATISTICAL` | 统计分析 | 均值、标准差、最大值、最小值等 | | `TREND` | 趋势分析 | 趋势线、斜率、截距等 | | `ANOMALY` | 异常检测 | 异常点、严重程度、可能原因 | | `PERFORMANCE` | 性能评估 | 循环时间、能耗、精度等 | ## API 参考 ### 高级多机器人协调器 API #### 初始化与配置 ```python from URBasic.advanced_multi_robot_coordinator import AdvancedMultiRobotCoordinator, CollaborationMode # 创建协调器实例 coordinator = AdvancedMultiRobotCoordinator() # 注册机器人 coordinator.register_robot(robot_id) # 设置协作模式 coordinator.set_collaboration_mode(CollaborationMode.PARALLEL) ``` #### 任务管理 ```python # 创建协作任务 task_id = coordinator.create_collaboration_task( task_name="装配任务", robot_assignments={ "robot1": {"operation": "move", "params": {"x": 0.1, "y": 0.2, "z": 0.3}}, "robot2": {"operation": "pick", "params": {"target": "partA"}} }, dependencies=[{"from": "task1", "to": "task2"}] ) # 执行任务 result = coordinator.execute_task(task_id) # 获取任务状态 status = coordinator.get_task_status(task_id) ``` ### 高级轨迹规划器 API #### 路径生成 ```python from URBasic.advanced_trajectory_planner import AdvancedTrajectoryPlanner # 创建轨迹规划器实例 planner = AdvancedTrajectoryPlanner() # 生成贝塞尔曲线 control_points = [ [0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.1, 0.1, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.2, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0] ] path = planner.generate_bezier_curve(control_points, num_points=50) # 生成螺旋线 helix_path = planner.generate_helix( start_point=[0.1, 0.1, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0], end_point=[0.1, 0.1, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], radius=0.1, turns=3, num_points=100 ) ``` #### 轨迹优化 ```python # 优化轨迹 waypoints = [ [0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.1, 0.1, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], [0.2, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0] ] # 时间优化 optimized_path = planner.optimize_trajectory( waypoints=waypoints, optimization_type="time" ) # 能耗优化 energy_optimized = planner.optimize_trajectory( waypoints=waypoints, optimization_type="energy" ) ``` ### 高级数据记录器 API #### 记录控制 ```python from URBasic.advanced_data_recorder import AdvancedDataRecorder, RecordType # 创建数据记录器实例 recorder = AdvancedDataRecorder() # 开始记录 session_id = recorder.start_recording( robot_id="robot1", record_types=[RecordType.ROBOT_STATE, RecordType.JOINT_DATA], duration=60.0 # 记录60秒 ) # 停止记录 recorder.stop_recording(session_id) ``` #### 会话管理 ```python # 获取活跃会话 active_sessions = recorder.get_active_sessions() # 获取所有已记录的会话 recorded_sessions = recorder.get_recorded_sessions() # 设置存储路径 recorder.set_storage_path("/path/to/storage") # 设置存储格式 recorder.set_storage_format("json") ``` ### 高级数据分析器 API #### 数据加载与分析 ```python from URBasic.advanced_data_analyzer import get_data_analyzer, AnalysisType # 获取数据分析器实例（单例） analyzer = get_data_analyzer() # 加载数据 df = analyzer.load_data( robot_id="robot1", start_time=1620000000.0, end_time=1620000600.0 ) # 统计分析 stat_result = analyzer.analyze(df, AnalysisType.STATISTICAL) # 趋势分析 trend_result = analyzer.analyze( df, AnalysisType.TREND, {'x_column': 'timestamp', 'y_column': 'joint_position_0'} ) ``` #### 报告与可视化 ```python # 生成报告 report = analyzer.generate_report( robot_id="robot1", start_time=1620000000.0, end_time=1620000600.0, report_path="/path/to/report.pdf" ) # 比较多个机器人 comparison = analyzer.compare_robots( robot_ids=["robot1", "robot2"], metric_columns=["joint_position_0", "tcp_x"], start_time=1620000000.0, end_time=1620000600.0 ) ``` ## 使用示例 ### 多机器人协同工作示例 ```python # 设置两个机器人协同工作 from URBasic.advanced_multi_robot_coordinator import AdvancedMultiRobotCoordinator, CollaborationMode # 创建协调器 coordinator = AdvancedMultiRobotCoordinator() # 注册机器人 coordinator.register_robot("robot1") coordinator.register_robot("robot2") # 设置同步协作模式 coordinator.set_collaboration_mode(CollaborationMode.SYNCHRONOUS) # 创建协同任务 assembly_task = coordinator.create_collaboration_task( task_name="装配大型部件", robot_assignments={ "robot1": { "operation": "hold", "params": { "position": {"x": 0.3, "y": 0.1, "z": 0.5}, "orientation": {"rx": 0.0, "ry": 0.0, "rz": 0.0} } }, "robot2": { "operation": "attach", "params": { "target": "partB", "position": {"x": 0.35, "y": 0.1, "z": 0.55} } } } ) # 执行任务 result = coordinator.execute_task(assembly_task) print(f"任务执行结果: {result}") ``` ### 高级轨迹规划示例 ```python # 使用贝塞尔曲线生成复杂路径 from URBasic.advanced_trajectory_planner import AdvancedTrajectoryPlanner # 创建轨迹规划器 planner = AdvancedTrajectoryPlanner() # 定义贝塞尔曲线控制点（绕过障碍物） control_points = [ [0.1, 0.1, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], # 起点 [0.2, 0.3, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], # 控制点1（绕过障碍物上方） [0.3, 0.3, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0], # 控制点2 [0.4, 0.1, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0] # 终点 ] # 生成路径 path = planner.generate_bezier_curve( control_points=control_points, num_points=100 # 生成100个路径点 ) # 优化路径（能耗优化） optimized_path = planner.optimize_trajectory( waypoints=path, optimization_type="energy" ) # 输出路径信息 print(f"生成了{len(optimized_path)}个路径点") print(f"起点: {optimized_path[0]}") print(f"终点: {optimized_path[-1]}") ``` ### 数据记录和分析示例 ```python # 记录机器人数据并进行分析 from URBasic.advanced_data_recorder import AdvancedDataRecorder, RecordType from URBasic.advanced_data_analyzer import get_data_analyzer, AnalysisType import time # 创建记录器 recorder = AdvancedDataRecorder() # 开始记录（记录30秒） session_id = recorder.start_recording( robot_id="robot1", record_types=[ RecordType.ROBOT_STATE, RecordType.JOINT_DATA, RecordType.TCP_DATA ], duration=30.0 ) print(f"数据记录已启动，会话ID: {session_id}") # 等待记录完成 time.sleep(35) # 等待35秒确保记录完成 # 获取数据分析器 analyzer = get_data_analyzer() # 加载数据 print("加载记录的数据...") df = analyzer.load_data(robot_id="robot1") print(f"数据加载完成，共{len(df)}条记录") # 执行统计分析 print("执行统计分析...") stat_result = analyzer.analyze(df, AnalysisType.STATISTICAL) # 显示结果 print("\n统计分析结果:") for column, stats in stat_result.items(): if column.startswith("joint_position_"): print(f"关节{column[-1]}:") print(f" 均值: {stats['mean']:.4f}") print(f" 标准差: {stats['std']:.4f}") print(f" 最小值: {stats['min']:.4f}") print(f" 最大值: {stats['max']:.4f}") # 生成报告 print("\n生成运行报告...") report = analyzer.generate_report( robot_id="robot1", report_path="robot_performance_report.pdf" ) print(f"报告已生成: {report['path']}") ``` ## 注意事项 1. **依赖安装**：确保安装了所有必要的依赖包，特别是numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn 2. **数据存储**：长时间运行时注意磁盘空间，建议定期清理或归档旧数据 3. **性能优化**：对于大量数据的分析，考虑使用数据采样或分段分析以提高性能 4. **安全考虑**：在实际生产环境中，确保多机器人协作时的安全防护措施到位 ## 故障排除 1. **多机器人协调器错误**：检查机器人连接状态和网络通信 2. **轨迹规划失败**：检查路径点是否有效，机器人是否能够到达这些点 3. **数据记录问题**：检查存储权限和磁盘空间 4. **分析结果异常**：验证数据质量，可能需要清洗或过滤异常数据 如有其他问题或需要进一步的帮助，请参考项目文档或联系开发团队。