在本文中，我们将详细介绍如何为ROS 2安装MoveIt!，如何在RViz中使用MoveIt进行运动规划，并通过C++进行实现。在开始之前，我的系统遭遇了一次意外的Ubuntu启动失败，这让我不得不花费半天时间重新安装系统，这个过程虽然艰难，但也让我对ROS 2有了更深入的了解。

在完成了ROS 2和Colcon的安装后，我确保了系统的最新状态，并安装了所需的Colcon和vsctool。接着，我创建了一个Colcon工作空间，并下载了相关教程和MoveIt源代码。由于网络环境的限制，这个过程充满了不确定性，需要不断地尝试和调整配置。

在成功控制了所有依赖项之后，我进行了Colcon工作空间的建设，包括构建和设置。为了确保环境的兼容性，我将默认的ROS 2中间件RMW更换为Cyclone DDS。此外，我还利用Docker容器来快速搭建MoveIt环境，为后续的机器人开发提供了便利。

在RViz中，我使用了MoveIt插件来进行运动规划，通过交互式设置机器人状态，测试规划器，并可视化输出结果。我还引入了机器人模型，并配置了固定坐标系，详细设置了机器人插件。在模拟环境中，我与可视化的机器人进行了交互，调整了其姿态和运动轨迹。

我展示了如何通过规划使机器人从起始位姿移动到目标位姿，并在RViz中可视化了路径和操作流程。我还编写了C++程序来实现MoveIt的运动规划功能，创建了一个ROS节点和一个执行器，实现了机器人的运动控制。我插入了一段代码，完成了规划与执行的连贯性，并在RViz中实时反馈了结果。

为了增强机器人开发的可视化体验，我实现了视觉化功能，通过moveit_visual_tools插件与RViz进行了交互。我添加了依赖项，构建并初始化了MoveItVisualTools，实现了与RViz的互动。我还实现了路径的可视化，通过封装函数处理视觉化信息，确保了代码的简洁和高效。

通过这一系列的学习，我对ROS 2环境搭建、MoveIt的安装和使用、C++实现运动规划以及RViz的可视化技巧有了深入的理解。尽管过程中遇到了一些挑战，但通过不懈的努力，我成功地将理论知识转化为实践经验。这不仅加深了我对机器人开发技术的理解，也锻炼了我的问题解决和调试能力。未来，我将继续深化对这些技术的理解，为更复杂的机器人应用打下坚实的基础。

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文章来源：天狐定制

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