petercorke/robotics-toolbox-python

解決する課題

このプロジェクトは、ロボット工学の研究と教育のための高生産性フレームワークを提供し、ロボット開発における「無駄な部分」を排除します。直列リンクマニピュレータと移動ロボットの運動学と動力学の表現を簡素化し、ゼロから始めることなく複雑なロボット計算を処理する標準化された方法を提供します。

仕組み

このツールボックスは、Python エコシステム（NumPy、SciPy、Matplotlib）と Spatial Maths Toolbox for Python を活用して、線形代数と空間ベクトルを処理します。ユーザーは Denavit-Hartenberg 形式でロボットを作成するか、URDF ファイルをインポートできます。マニピュレータについては、フォワードキネマティクスとインバースキネマティクスを含む高速な運動学操作を実装しています。移動ロボットについては、運動モデル（一輪車、二輪車）、経路計画アルゴリズム（D*、PRM、RRT）、自己位置推定（EKF、パーティクルフィルタ）、および SLAM を提供します。

対象者

アルゴリズムのプロトタイピングやロボット工学の理論を教えるために、成熟し、読みやすく、ポータブルなフレームワークを必要とするロボット工学の研究者、学生、教育者向けに設計されています。

ハイライト

• 充実したロボットライブラリ: 現代のロボット（例：Franka-Emika、Kinova、Universal Robotics）および古典的なロボットの50以上の提供モデルが含まれています。
• 高性能: フォワードキネマティクスとマニピュレータヤコビアンを1マイクロ秒未満で計算します。
• 包括的なツール: マニピュレータの運動学と移動ロボットのナビゲーションの両方をサポートし、自己位置推定と地図構築が含まれます。
• 統合された可視化: ブラウザベースの3Dシミュレーションに Swift シミュレータを、2D/GIFアニメーションに Matplotlib を使用して機能します。