petercorke/robotics-toolbox-python

解决的问题

本项目为机器人研究和教育提供了一个高生产力的框架，移除了机器人开发中不必要的繁杂部分。它简化了串联连杆机械臂和移动机器人的运动学与动力学表示，提供了一种标准化的方法来处理复杂的机器人计算，而无需从零开始。

运作方式

该工具箱利用 Python 生态系统（NumPy、SciPy、Matplotlib）和 Spatial Maths Toolbox for Python 来处理线性代数和空间向量。它允许用户以 Denavit-Hartenberg 形式创建机器人或导入 URDF 文件。对于机械臂，它实现了快速的运动学运算，包括正向和逆向运动学。对于移动机器人，它提供了运动模型（独轮车、双轮车）、路径规划算法（D*、PRM、RRT）、定位（EKF、粒子滤波器）和 SLAM。

适用对象

它专为需要成熟、易读且可移植的框架来进行算法原型设计和教授机器人理论的机器人研究人员、学生和教育工作者而设计。

亮点

• 丰富的机器人模型库：包含超过 50 种现代机器人（例如 Franka-Emika、Kinova、Universal Robotics）和经典机器人的内置模型。
• 高性能：在不到 1 微秒的时间内计算出正向运动学和机械臂雅可比矩阵。
• 全方位工具：同时支持机械臂运动学和移动机器人导航，包括定位和地图构建。
• 集成可视化：与 Swift 模拟器搭配用于基于浏览器的 3D 模拟，并与 Matplotlib 搭配用于 2D/GIF 动画。