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RAPTOR开源项目教程

2025-05-17 22:02:45作者:彭桢灵Jeremy

1. 项目介绍

RAPTOR(RAPid and Robust Trajectory Optimization for Robots)是一个为机器人设计的快速且健壮的轨迹优化框架。该项目旨在解决人形机器人动态步态的复杂分析和计算挑战。它通过直接生成平滑且物理上可行的轨迹,展示了比现有技术更快速、更稳定的收敛性,并明确地纳入了闭环约束。RAPTOR以开源C++代码库的形式实现,大幅降低了计算时间,使得全尺寸人形机器人的动态步态成为可能。此外,RAPTOR也适用于其他完全驱动系统,如机器人操纵器。

2. 项目快速启动

要快速启动RAPTOR项目,请按照以下步骤操作:

首先,确保您已经安装了所需的依赖项:

  • Ubuntu 22.04 或更高版本
  • Eigen 3.4
  • GSL(用于解决闭链运动学)
  • Pinocchio 3.0(用于计算逆动力学及其梯度)
  • Ipopt(用于非线性优化)

接下来,编译代码:

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

编译完成后,您可以在Example/文件夹中找到更多的示例和详细的README文件。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些RAPTOR的应用案例和最佳实践:

示例:碰撞避免逆运动学

此示例解决了一个逆运动学问题,给定期望的末端执行器变换矩阵,同时考虑关节限制和碰撞避免。

示例:碰撞避免轨迹规划

此示例中,机器人臂在没有任何负载的情况下规划一条轨迹,以到达目标配置,同时避免障碍物并满足扭矩限制。

最佳实践:系统识别

系统识别示例包含多个与机器人臂系统识别相关的案例,这是优化前的关键步骤,以确保模型的准确性。

最佳实践:步态优化

RAPTOR提供了多种步态优化示例,包括单步和多云周期性步态优化,这些示例对于将优化框架迁移到其他人形机器人非常有用。

4. 典型生态项目

RAPTOR项目是基于多个先前工作的集成,其中包括:

  • ARMOUR:一个以前的工作,集成了安全性的证明递减视野轨迹优化框架。
  • WAITR:另一个先前的工作,专注于在不确定性下通过优化进行自主鲁棒操纵。

这些项目都是RoahmLab在密歇根大学安娜堡分校开发的,旨在推动机器人技术的前沿发展。

通过遵循以上教程,您可以开始使用RAPTOR,为您的机器人项目带来快速且健壮的轨迹优化能力。

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