tesseract-robotics/trajopt

해결하는 문제

TrajOpt은 ROS(Robot Operating System)용 최적화 경로 계획기로, 운동 계획 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 로봇이 충돌을 피하고, 특정 에ンド 이펙터 방향(예: 유리잔을 세운 상태로 유지)을 유지하거나, 외부 축과 중복성 포함 복잡한 조작 작업을 수행하는 등의 특정 제약 조건을 만족하면서 효율적인 경로를 찾을 수 있게 해줍니다.

작동 방식

이 프로젝트는 운동 계획 문제를 해결하기 위해 순차적 볼록 최적화를 구현합니다. 제약 조건을 준수하면서 관절 속도를 최적화하기 위해 페널티 방법을 사용합니다. 내부적으로 선형 제약이 있는 2차 문제를 처리하기 위해 볼록 최적화 솔버에 의존합니다. OSQP(기본값), Gurobi, BPMPD, PIQP, qpOASES 등 여러 솔버를 지원합니다.

대상 사용자

복잡한 제약 조건과 산업용 응용 프로그램(예: 피킹 앤드 플레이싱, 버릴링)을 처리할 수 있는 고성능 운동 계획기가 필요한 ROS를 사용하는 로봇 개발자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 다중 솔버 지원: OSQP, Gurobi, PIQP 등 다양한 볼록 최적화 솔버와 호환됩니다.
• 제약 조건 인식 계획: 충돌 회피 및 자세 유지와 같은 경쟁하는 비용과 제약 조건을 처리할 수 있습니다.
• 산업 응용 중심: 자동차 시트 조작 및 퍼즐 조각 버릴링 예제를 통해 실증되었습니다.
• 중복성 처리: 외부 축과 로봇의 중복성을 사용하여 복잡한 작업을 계획할 수 있습니다.