tesseract-robotics/trajopt

解决的问题

TrajOpt 是一个为 ROS（机器人操作系统）设计的优化路径规划器，旨在解决运动规划问题。它使机器人能够在满足特定约束条件（如避免碰撞、保持末端执行器的特定朝向（例如保持玻璃杯直立）或处理涉及外部轴和冗余的复杂操作任务）的同时，找到高效的路径。

工作原理

该项目采用顺序凸优化方法来解决运动规划问题。它使用惩罚法来优化关节速度，同时遵守一组约束条件。内部依赖于凸优化求解器来处理线性约束的二次问题。支持多种求解器，包括 OSQP（默认）、Gurobi、BPMPD、PIQP 和 qpOASES。

适用对象

适用于需要高性能运动规划器以处理复杂约束和工业应用（如拾取与放置、去毛刺）的 ROS 开发人员和工程师。

主要亮点

• 多求解器支持：兼容多种凸优化求解器，包括 OSQP、Gurobi 和 PIQP。
• 约束感知规划：能够处理相互竞争的成本和约束，如碰撞避免和姿态保持。
• 面向工业应用：通过汽车座椅操作和拼图块去毛刺等示例得到验证。
• 冗余处理能力：支持使用外部轴和机器人冗余来规划复杂任务。