平台介绍

IKFast Online Generator 是一个基于 Web 的在线平台，允许您通过浏览器上传 URDF 机器人描述文件，自动生成 IKFast 逆运动学求解器 C++ 代码。

该系统利用 GitHub Pages 作为前端托管，GitHub Actions 作为后端计算引擎，在 Docker 容器中执行 OpenRAVE/IKFast 工具链。

使用步骤

  1. 上传您的 URDF 机器人描述文件
  2. 查看自动解析的机器人链接信息
  3. 配置 IKFast 参数（基座链接、末端执行器链接、求解器类型）
  4. 提交生成任务并监控执行状态
  5. 下载生成的求解器代码和日志文件

GitHub 认证

验证您的 GitHub 访问权限

需要 repo 和 workflow 权限

步骤 1: 上传 URDF 文件

选择您的机器人描述文件

支持 .urdf 格式文件，最大 10MB

步骤 3: 配置参数

设置 IKFast 求解器参数

选择机器人运动链的起始链接（通常是根链接）
选择机器人运动链的末端链接（通常是叶子链接）
根据您的机器人类型和应用场景选择合适的求解器类型

步骤 4: 任务状态

监控生成进度

未开始

执行日志

实时查看生成过程


                        

                        
                    

                

            


            
            

                

                    
步骤 5: 下载结果

                    
获取生成的求解器代码

                

                

                    

                        

                            
                            
                        

                    

                

            


            
            

            
            

                

                    
常见问题

                

                

                    

                        

                            如何获取 GitHub Personal Access Token?
                            
访问 GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens → Generate new token (classic)，选择 repo 和 workflow 权限。Token 生成后请妥善保管，关闭页面后将无法再次查看。

                        

                        

                            支持哪些 URDF 文件格式?
                            
支持标准的 URDF XML 格式文件，文件大小不超过 10MB。URDF 文件应包含完整的机器人描述，包括链接（links）和关节（joints）定义。建议在上传前使用 check_urdf 工具验证文件格式。

                        

                        

                            生成过程需要多长时间?
                            
通常需要 5-15 分钟，具体取决于机器人的复杂度和当前队列情况。系统设置了 30 分钟的超时限制。如果生成时间过长，可能是机器人结构过于复杂或 IKFast 无法找到解析解。

                        

                        

                            如何选择正确的 Base Link 和 End Effector Link?
                            
Base Link 通常是机器人的固定基座（无父节点，在链接表格中高亮显示为蓝色），End Effector Link 是运动链的末端（通常无子节点，在表格中高亮显示为橙色）。您可以点击链接表格中的行来自动填充索引。确保选择的两个链接之间形成一条连续的运动链。

                        

                        

                            什么是 IKType，如何选择?
                            
Transform6D（默认）：适用于标准 6 自由度机械臂，求解完整的位置和姿态。

                            Translation3D：仅求解位置，忽略姿态，适用于移动平台或简单的定位任务。

                            其他类型：适用于特殊应用场景，如视觉跟踪（LookAt3D）或平面运动（TranslationXY5D）。大多数情况下使用 Transform6D 即可。

                        

                        

                            生成失败了怎么办?
                            
请检查执行日志中的错误信息。常见问题包括：

                            • URDF 格式错误或缺少必要的标签

                            • 选择的链接索引超出范围

                            • 运动链不是串联结构（IKFast 不支持并联机构）

                            • 机器人自由度不匹配选择的 IKType

                            如果问题持续，请检查 URDF 文件是否符合 ROS 标准。

                        

                        

                            示例 URDF 文件在哪里?
                            
您可以从以下来源获取示例 URDF 文件：

                            • MoveIt Resources - 包含多种机器人模型

                            • ROS-Industrial - 工业机器人 URDF

                            • URDF Tutorial - 学习示例

                            建议先使用简单的机器人模型（如 Panda 或 UR5）进行测试。

                        

                        

                            生成的代码如何使用?
                            
下载的 ikfast_solver.cpp 文件需要集成到 MoveIt 配置包中。具体步骤：

                            1. 将文件复制到您的 MoveIt 配置包的相应目录

                            2. 更新 kinematics.yaml 配置文件

                            3. 重新编译您的工作空间

                            4. 在 MoveIt 中使用 IKFast 插件

                            详细集成步骤请参考 MoveIt 官方文档。

                        

                        

                            为什么需要 GitHub Token?
                            
本平台使用 GitHub Actions 作为后端计算引擎，需要 Token 来：

                            • 上传您的 URDF 文件到仓库

                            • 触发 GitHub Actions 工作流

                            • 下载生成的结果文件

                            Token 仅存储在您的浏览器会话中，不会被发送到任何第三方服务器。关闭浏览器后 Token 会自动清除。