ai-winter/python_motion_planning

何を解決するか

このプロジェクトはロボットの運動計画を扱います：スタートからゴールまでの安全で衝突のない経路を計算し、その経路をロボットの運動学および動力学を尊重する軌道に変換します。経路計画と軌道最適化のための有名なアルゴリズムのセットを提供し、計画された経路に沿ってロボットを維持するためのコントローラも備えています。

動作方法

コードベースは以下のモジュールに分かれています：path_planner（グラフ探索、サンプル探索、ハイブリッド探索）、controller（経路追跡コントローラ）、traj_optimizer（曲線生成器）、common（環境、ロボット、ユーティリティ、ビジュアライザー）。グリッドベースの世界表現（2Dおよび一部3D）を使用し、ロボットをシミュレートします。ビジュアライザーはmatplotlibに基づいています。コントローラは、円形のオムニディレクショナルロボットと差動駆動ロボットの2種類をサポートするトイ物理シミュレータでテストされています。

対象ユーザー

古典的な運動計画アルゴリズムを実験したい、その挙動を比較したい、軽量なシミュレーション環境でコントローラをテストしたいロボット工学の学生、研究者、ハッカー向けです。また、アルゴリズムの詳細の参考実装としても役立ち、ROS C++およびMATLABの対応バージョンがあるため、複数言語での学習ツールとしても有用です。

特徴

• 人気のあるグラフ探索プランナー（Dijkstra、A*、JPS、Theta*、Lazy Theta*）、サンプルベースプランナー（RRT、RRT*、RRT-Connect）、およびボロノイハイブリッドプランナーを実装
• 2Dシミュレータ付きの経路追跡コントローラ（Pure Pursuit、PID、APF、DWA、RPP）を提供
• 軌道最適化器（3次スプライン、BSpline、多項式、Bezier、Dubins、Reeds-Shepp）を含む
• pip install python-motion-planning による簡単なインストールと、チュートリアル付きのオンラインドキュメント
• 活発に開発中。今後の計画にはN次元コントローラ、ロボットアーム計画、ROS2対応が含まれます