NVlabs/curobo

解決的問題

cuRobo 解決了機器人運動生成中的計算瓶頸，特別是針對類人機器人等高自由度 (DoF) 機器人。它能夠實現快速、無碰撞的動作規劃與軌跡優化，並能即時考慮機器人動力學與環境障礙物。

工作原理

本函式庫基於 PyTorch、CUDA 與 Warp 构建，利用 GPU 平行演算法來處理複雜的機器人任務。它實現了 GPU 原生感知，透過深度圖像建立稠密符號距離場 (ESDF) 以進行快速碰撞檢測，並採用 B 樣條表示進行軌跡優化，在遵守扭矩限制的同時確保運動平滑。

適用對象

本函式庫專為從事複雜機器人系統研究的機器人研究人員與工程師設計，範圍涵蓋從單臂機械手臂到高自由度類人機器人，適用於需要高性能運動生成與感知的場景。

亮點

• GPU 加速運動學：用於正向與逆向運動學的平行演算法。
• 動力學感知優化：強制執行平滑度與扭矩限制的軌跡優化。
• 高速感知：從深度圖像生成 GPU 原生 ESDF，比現有最先進方法快達 10 倍。
• 可擴展的全身計算：針對高自由度機器人的拓撲感知運動學與 map-reduce 自碰撞檢測。