RBDyn技术文档
2024-12-28 05:02:03作者:江焘钦
1. 安装指南
Ubuntu LTS (16.04, 18.04, 20.04)
首先,您需要设置我们的软件包镜像:
curl -1sLf \
'https://dl.cloudsmith.io/public/mc-rtc/stable/setup.deb.sh' \
| sudo -E bash
您也可以选择头部镜像,这将包含此软件包的最新版本:
curl -1sLf \
'https://dl.cloudsmith.io/public/mc-rtc/head/setup.deb.sh' \
| sudo -E bash
然后,您可以安装软件包:
sudo apt install librbdyn-dev python-rbdyn python3-rbdyn
vcpkg
使用可在此处找到的注册表 mc-rtc/vcpkg-registry。
Homebrew OS X 安装
使用 Homebrew 从命令行安装:
# 使用 mc-rtc tap
brew tap mc-rtc/mc-rtc
# 安装 RBDyn 及其 Python 绑定
brew install rbdyn
手动从源代码构建
依赖
要编译您需要以下工具:
- Git
- CMake >= 2.8
- pkg-config
- doxygen
- g++ >= 4.7 (支持C++11)
- Boost >= 1.49
- Eigen >= 3.2
- SpaceVecAlg
对于 Python 绑定:
- Cython >= 0.20
- Eigen3ToPython(使用 Python 绑定)
构建
git clone --recursive https://github.com/jrl-umi3218/RBDyn
cd RBDyn
mkdir _build
cd _build
cmake [选项] ..
make && make install
CMake 选项
默认情况下,构建将使用 python 和 pip 命令为默认系统版本安装绑定(这种行为可以用来在给定的虚拟环境中构建绑定)。以下选项允许控制此行为:
PYTHON_BINDING:构建 Python 绑定(ON/OFF,默认:ON)PYTHON_BINDING_FORCE_PYTHON2:使用python2和pip2而不是python和pipPYTHON_BINDING_FORCE_PYTHON3:使用python3和pip3而不是python和pipPYTHON_BINDING_BUILD_PYTHON2_AND_PYTHON3:构建两套绑定,一套使用python2和pip2,另一套使用python3和pip3BUILD_TESTING:启用单元测试构建(ON/OFF,默认:ON)
Arch Linux
您可以使用以下 AUR 包。
2. 项目的使用说明
RBDyn 提供了一系列类和函数来建模刚体系统的动力学。该实现基于 Roy Featherstone 的《Rigid Body Dynamics Algorithms》一书和其他前沿出版物。
请参考以下链接以获取使用教程和相关资源:
3. 项目API使用文档
RBDyn 的 API 文档可在 此处 找到。
4. 项目安装方式
请参考本文档的“安装指南”部分,其中详细介绍了在不同操作系统和环境下安装 RBDyn 的方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
135
163
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
224
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
596
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
308
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
619
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.57 K