NVlabs/curobo

해결하는 문제

cuRobo는 로봇 운동 생성의 계산 병목 현상, 특히 휴머노이드와 같은 고자유도(DoF) 로봇의 문제를 해결합니다. 로봇 역학 및 환경 장애물을 실시간으로 고려하여 빠르고 충돌 없는 동작 계획 및 궤적 최적화를 가능하게 합니다.

작동 원리

PyTorch, CUDA 및 Warp를 기반으로 구축된 이 라이브러리는 GPU 병렬 알고리즘을 사용하여 복잡한 로봇 작업을 처리합니다. GPU 네이티브 인식을 구현하여 깊이 이미지로부터 밀집된 부호 있는 거리장(ESDF)을 생성함으로써 빠른 충돌 검사를 수행하며, 궤적 최적화에는 B-스플라인 표현을 사용하여 토크 제한을 준수하면서도 부드러운 움직임을 보장합니다.

대상

이 라이브러리는 단일 암 매니퓰레이터부터 고자유도 휴머노이드에 이르기까지 고성능 운동 생성 및 인식이 필요한 복잡한 로봇 시스템을 다루는 로봇 연구자 및 엔지니어를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• GPU 가속 운동학: 순운동학 및 역운동학을 위한 병렬 알고리즘.
• 역학 인식 최적화: 매끄러움과 토크 제한을 강제하는 궤적 최적화.
• 고속 인식: 깊이 이미지로부터 GPU 네이티브 ESDF 생성, 기존 최첨단 방법보다 최대 10배 빠름.
• 확장 가능한 전신 계산: 고자유도 로봇을 위한 토폴로지 인식 운동학 및 map-reduce 자기 충돌 검사.