NVlabs/curobo

解決する課題

cuRoboは、ロボットの運動生成における計算上のボトルネック、特にヒューマノイドのような高自由度（DoF）ロボットの問題に対処します。ロボットの動力学と環境の障害物をリアルタイムで考慮した、高速で衝突のない動作計画と軌道最適化を可能にします。

仕組み

PyTorch、CUDA、Warpに基づいて構築されたこのライブラリは、GPU並列アルゴリズムを使用して複雑なロボットタスクを処理します。GPUネイティブの知覚を実装して、深度画像から密な符号付き距離場（ESDF）を作成し、高速な衝突判定を実現します。また、軌道最適化にはBスプライン表現を採用し、トルク制限を遵守しながらスムーズな動きを保証します。

対象者

このライブラリは、単一のアームマニピュレータから高自由度のヒューマノイドまで、高性能な運動生成と知覚を必要とする複雑なロボットシステムに取り組むロボット研究者およびエンジニア向けに設計されています。

ハイライト

• GPU加速運動学: 正運動学および逆運動学のための並列アルゴリズム。
• 動力学を考慮した最適化: 滑らかさとトルク制限を強制する軌道最適化。
• 高速知覚: 深度画像からのGPUネイティブESDF生成。既存の最先端手法よりも最大10倍高速に動作。
• スケーラブルな全身計算: 高自由度ロボットのためのトポロジーを考慮した運動学とmap-reduce自己衝突判定。