Klamp't：开源机器人建模与仿真工具箱
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kl/Klampt 项目介绍
Klamp't（Kris' Locomotion and Manipulation Planning Toolbox）是一个开源的跨平台软件包，专为机器人建模、仿真、规划、优化和可视化而设计。它旨在为学习机器人技术、分析机器人、开发算法以及原型化智能行为提供广泛的编程工具。Klamp't 特别擅长于机器人操作和移动。
该项目自2009年起在印第安纳大学开始开发，最初主要作为研究平台。如今，它已被全球的教育和研究实验室广泛采用。
项目技术分析
Klamp't 提供了统一的 C++ 和 Python 包，涵盖了机器人建模、运动学、动力学、控制、运动规划、仿真和可视化等多个方面。它与 Robot Operating System (ROS 1) 和 Open Motion Planning Library (OMPL) 兼容，并支持多种文件格式和工具，用于保存、加载和可视化机器人模型（如 URDF）、网格、配置、轨迹、姿态等。
Klamp't 的内置转换功能使其能够与 Numpy、JSON、ROS 1、Open3D、trimesh、PyTorch 和 Sympy 等对象进行互操作。此外，它还实现了多种几何类型，包括网格、点云、有符号距离函数、占用网格、几何基元和凸多面体，并支持这些几何类型之间的碰撞、距离和光线投射查询。
在运动规划方面，Klamp't 实现了多种基于采样的规划算法（如 RRT、EST、SBL、RRT*、Lazy-RRG*、Lazy-PRM* 等），并提供了快速轨迹优化和实时运动规划功能。此外，它还支持正向和逆向运动学、正向和逆向动力学，以及接触力学计算（如力闭合、支撑多边形、刚体和驱动机器人的稳定性）。
项目及技术应用场景
Klamp't 适用于多种应用场景，包括但不限于：
- 教育：为学生提供一个易于使用的平台，用于学习和实验机器人技术。
- 研究：作为研究平台，支持机器人操作和移动的算法开发和验证。
- 原型开发：快速原型化智能机器人行为，减少开发周期。
- 系统集成：通过与 ROS 等系统的集成，实现更复杂的机器人应用。
项目特点
- 跨平台支持：支持 Linux、Windows、MacOS 和 Google Colab 等多种平台。
- 丰富的几何处理能力：支持多种几何类型和几何操作，无需创建凸分解。
- 强大的仿真功能：支持 PID 控制、扭矩控制和速度控制的电机仿真，以及多种传感器仿真（如相机、深度传感器、激光测距仪等）。
- 灵活的规划模型：规划模型与仿真模型完全解耦，有助于模拟不确定性和建模误差。
- 广泛的兼容性：与 ROS、OMPL 等主流机器人技术框架兼容，并支持多种数据格式的互操作。
Klamp't 是一个功能强大且易于使用的开源工具箱，无论你是学生、研究人员还是开发者，都能从中受益。立即访问 Klamp't 官网 了解更多信息，并开始你的机器人技术探索之旅吧！