PyRoki：一个用于机器人运动学优化的模块化工具包
机器人学
2025-05-07 v1
摘要
机器人运动可以有多个目标。根据任务的不同，我们可能会优化位姿误差、速度、碰撞或与人类演示的相似性。受此启发，我们提出了PyRoki：一个模块化、可扩展且跨平台的工具包，用于解决运动学优化问题。PyRoki将用于指定运动学变量和成本的接口与一个高效的非线性最小二乘优化器相结合。与现有工具不同，它还是跨平台的：优化可在CPU、GPU和TPU上原生运行。在本文中，我们展示了：(i) PyRoki的设计与实现，(ii) 运动重定向和规划案例研究，突出了PyRoki模块化的优势，以及 (iii) 优化基准测试，其中PyRoki的速度比现有的GPU加速逆运动学库cuRobo快1.4-1.7倍，并且收敛到更低的误差。
引用
@article{arxiv.2505.03728,
title = {PyRoki: A Modular Toolkit for Robot Kinematic Optimization},
author = {Chung Min Kim and Brent Yi and Hongsuk Choi and Yi Ma and Ken Goldberg and Angjoo Kanazawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03728},
year = {2025}
}
备注
First two authors contributed equally. Code is available at https://pyroki-toolkit.github.io