tesseract-robotics/trajopt

解决的问题

TrajOpt 是一个用于 ROS（机器人操作系统）的优化路径规划器，用于解决运动规划问题。它使机器人能够在满足特定约束条件（例如避免碰撞或保持末端执行器的特定方向，如保持玻璃杯直立）的同时，找到高效的路径。

工作原理

该项目使用顺序凸优化来解决运动规划问题。具体而言，它采用惩罚法来优化关节速度，同时遵守一组约束条件。为执行这些计算，它依赖于能够求解线性约束二次问题的凸优化求解器，支持的求解器包括 OSQP（默认）、BPMPD、Gurobi 和 qpOASES。

适用人群

专为在 ROS 生态系统中工作的机器人开发人员和工程师设计，适用于需要实现复杂操作任务（如拾取与放置操作或工业去毛刺）的场景，尤其是在处理冗余或外部轴时。

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 qpOASES。
• 约束处理能力：能够管理相互竞争的成本和约束，以实现特定的运动目标。
• 碰撞避免：支持基于点云生成的八叉树地图进行碰撞检测。
• 复杂任务支持：在汽车座椅组装等工业应用中，已证明具备处理冗余和外部轴的能力。