推荐：traj_gen —— 高级连续轨迹生成库

项目介绍

traj_gen 是一个强大的连续轨迹生成工具包，它通过简单的API提供服务，支持C++、Matlab和Python。其核心是利用二次规划（Quadratic Programming, QP）最小化高阶导数的同时满足途径点（等式约束）和轴平行的框形约束（不等式约束）。该项目特别适合实时性能要求高的应用，并已针对Ubuntu 14.04/16.04/18.04进行了测试。

项目技术分析

traj_gen 提供两种曲线参数化方法：

1. piecewise-polynomials (polyTrajGen 类)：以多项式样条为基本元素，优化目标可以是多项式系数或自由端导数值。后者的优点是优化变量较少，因为它减小了与等式约束数量相同的变量。
2. a sequence of points (optimTrajGen 类)：不预先设定曲线的基本形式，而是优化一系列点，最终的曲线由这些点的线性插值定义。点密度直接影响优化尺寸，牺牲无限表示能力，换取更可控的计算规模。

约束通过称为“pins”的三元组来设置，包括时间、导数阶数以及值（对于固定约束）或边界（对于松散约束）。

应用场景

此项目适用于多种需要精确且平滑轨迹生成的应用，例如：

• 机器人路径规划：用于避障和高效移动。
• 航空航天控制：在满足物理限制下生成飞行路径。
• 工业自动化：在生产线上实现精确机器运动控制。

项目特点

1. 易用性：提供了简单直观的API，方便在不同编程语言中调用。
2. 高效优化：基于二次规划的算法能快速找到最优解。
3. 灵活的约束：可指定任意点（等式约束）和区域（不等式约束）作为路径约束。
4. 实时性能：设计考虑到了实时系统的需求，可在短时间内生成高质量轨迹。
5. 多平台支持：支持C++、Matlab和Python，还计划提供ROS接口。

开始使用

要启动项目，请按照readme中的安装指南进行操作。对C++ API的初步体验可以通过提供的基本示例代码开始，它演示了如何创建、添加约束并解决优化问题。

总之，traj_gen 是一个功能强大且易于集成的轨迹生成库，无论您是在开发机器人系统还是其他需要精确路径规划的项目，都值得尝试。立即加入，开启您的流畅轨迹生成之旅！