Simple-Robotics/aligator

해결하는 문제

Aligator는 로봇 공학에서 복잡한 궤적 최적화 문제를 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 운동 생성, 계획, 최적 추정, 그리고 복잡한 로봇 시스템에 모델 예측 제어(MPC)를 구현하기 위한 수학적 도구를 제공합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 C++로 구현되었으며, 프로토타이핑을 위해 Python API를 제공합니다. 최적 제어 문제를 정의하기 위해 노드별 모델링 인터페이스를 사용합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ProxDDP(Proximal Differential Dynamic Programming) 및 FeasibleDDP(Feasible Differential Dynamic Programming)와 같은 효율적인 알고리즘을 구현하며, 선형 문제의 인수분해를 위한 다양한 루틴도 제공합니다.

대상 사용자

복잡한 로봇을 위한 최적의 궤적을 생성하거나 실시간 제어 시스템을 구현해야 하는 로봇 공학 연구자 및 엔지니어.

주요 특징

• 다양한 소거기: 제약 조건이 있는 궤적 최적화를 위한 ProxDDP 및 FeasibleDDP와 같은 전용 알고리즘 포함.
• 광범위한 통합: Pinocchio 강체 역학 라이브러리 지원 및 Crocoddyl 궤적 최적화 라이브러리에 대한 인터페이스 제공.
• 이중 언어 지원: 고성능 C++ 코어와 빠른 프로토타이핑을 위한 Python API 제공.
• Conda 지원: conda-forge를 통해 설치가 가능하여 환경 관리가 간편.