🖥 PyRoki — модульный инструмент для оптимизации кинематики роботов
На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.
🔧 Что такое PyRoki?
PyRoki — это:
- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.
- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.
- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.
- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.
📊 Результаты
- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.
📁 Примеры использования
PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление
🚀 Установка
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Требуется Python 3.12+ (частичная поддержка Python 3.10–3.11).
PyRoki — это:
- 📐 Удобный фреймворк для исследований в области робототехники.
- 🛠️ Подходит как для академических, так и для прикладных задач.
- 🌐 Гибкий и масштабируемый — от одного робота до больших motion-баз.
Если интересен пример интеграции с ROS, Gazebo или симуляцией цифрового двойника — дай знать, покажу!
🔗 Репозиторий (https://github.com/chungmin99/pyroki)
#Python #Robotics #Kinematics #InverseKinematics #MotionPlanning #OpenSource
@Python_Community_ru
На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.
🔧 Что такое PyRoki?
PyRoki — это:
- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.
- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.
- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.
- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.
📊 Результаты
- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.
📁 Примеры использования
PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление
🚀 Установка
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Требуется Python 3.12+ (частичная поддержка Python 3.10–3.11).
PyRoki — это:
- 📐 Удобный фреймворк для исследований в области робототехники.
- 🛠️ Подходит как для академических, так и для прикладных задач.
- 🌐 Гибкий и масштабируемый — от одного робота до больших motion-баз.
Если интересен пример интеграции с ROS, Gazebo или симуляцией цифрового двойника — дай знать, покажу!
🔗 Репозиторий (https://github.com/chungmin99/pyroki)
#Python #Robotics #Kinematics #InverseKinematics #MotionPlanning #OpenSource
@Python_Community_ru
👍1
📌 Библиотека алгоритмов робототехники на Python.
PythonRobotics - открытая коллекция кода (https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics) на Python и учебник (https://atsushisakai.github.io/PythonRobotics/) по алгоритмам робототехники, которую собрал Ацуши Сакаи (https://atsushisakai.github.io/).
🟡В проекте есть все:
🟢Локализация (EKF, фильтры частиц, гистограммные фильтры);
🟢SLAM (FastSLAM, ICP-сопоставление);
🟢Планирование пути (A, RRT, Дейкстра, D*, потенциальные поля, решетка состояний);
🟢Отслеживание траекторий (контроллер Стэнли, LQR, MPC);
🟢Навигация для манипуляторов;
🟢БПЛА;
🟢Проектирование движения для двуногих роботов.
К каждой теме есть визуальные анимации, математические объяснения и рабочий код.
Библиотека не перегружена, ее легко читать и понимать, она содержит практические алгоритмы. которые реально используются в индустрии.
Это отличный образовательный ресурс с 2 212 коммитами, вкладом 138 разработчиков и активной поддержкой.
Если вы изучаете робототехнику, создаете автономные системы или преподаете алгоритмы — этот ресурс для вас.
У проекта лицензия MIT, так что можно свободно использовать его в личных или коммерческих проектах.
А еще, это отличный пример, как выглядит хороший опен-сорс: образовательный, практичный, хорошо документированный и развиваемый сообществом.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Robotics #Github
@Python_Community_ru
PythonRobotics - открытая коллекция кода (https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics) на Python и учебник (https://atsushisakai.github.io/PythonRobotics/) по алгоритмам робототехники, которую собрал Ацуши Сакаи (https://atsushisakai.github.io/).
🟡В проекте есть все:
🟢Локализация (EKF, фильтры частиц, гистограммные фильтры);
🟢SLAM (FastSLAM, ICP-сопоставление);
🟢Планирование пути (A, RRT, Дейкстра, D*, потенциальные поля, решетка состояний);
🟢Отслеживание траекторий (контроллер Стэнли, LQR, MPC);
🟢Навигация для манипуляторов;
🟢БПЛА;
🟢Проектирование движения для двуногих роботов.
К каждой теме есть визуальные анимации, математические объяснения и рабочий код.
Библиотека не перегружена, ее легко читать и понимать, она содержит практические алгоритмы. которые реально используются в индустрии.
Это отличный образовательный ресурс с 2 212 коммитами, вкладом 138 разработчиков и активной поддержкой.
Если вы изучаете робототехнику, создаете автономные системы или преподаете алгоритмы — этот ресурс для вас.
У проекта лицензия MIT, так что можно свободно использовать его в личных или коммерческих проектах.
А еще, это отличный пример, как выглядит хороший опен-сорс: образовательный, практичный, хорошо документированный и развиваемый сообществом.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Robotics #Github
@Python_Community_ru
