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项目简介
本项目是一个机器人运动规划系统，基于C++和Python开发，涵盖机器人运动学、规划、搜索算法等方面的库和模块，借助计算和优化算法为机器人生成有效的运动计划。
项目的主要特性和功能
- 提供多种机器人运动规划算法，如随机搜索、贪婪搜索、模拟退火搜索等。
- 支持单机器人和多机器人系统，可设定机器人数量和初始位置。
- 能根据任务类型（如拾取和放置任务、点刺任务等）计算机器人的任务姿态映射关系。
- 具备可视化功能，可生成机器人运动计划的可视化结果并保存为视频。
- 支持从配置文件读取参数，便于用户调整和配置系统。
安装使用步骤
安装依赖
```bash mkdir your_folder cd your_folder
cd rai make -j1 printUbuntuAll # 显示下一步将安装的内容 make -j1 installUbuntuAll # 调用sudo apt-get install，可随时中断
sudo apt install --yes python3-dev python3 python3-pip python3 -m pip install --user numpy pybind11 pybind11-stubgen
make -j4 make -j4 tests bin # 可选 make runTests # 可选，编译并运行基本测试
cd ..
sudo apt install libspdlog-dev
sudo apt install libfmt-dev
文件夹结构应如下：
├── your_folder
│ ├── rai
│ ├── rai-robotModels
│ ├── rai-manip
│ ├── valentin_robot_stippling
``
请将rai-manip/PlanningSubroutines和rai-manip/Manip中的 Makefile 里的 rai 路径从rai-fork改为rai`。
编译项目
bash
cd your_folder/valentin_robot_stippling
make -j4
运行程序
bash
./x.exe -mode single_arm -save_video false
若要保存视频，在命令行中指定 -save_video true，ppm 文件将保存在 video 文件夹中。
转换视频格式
将保存的 ppm 文件转换为 mp4：
bash
cd video
ffmpeg -framerate 20 -i filename%04d.ppm -c:v libx264 -crf 25 -vf "scale=400:400,format=yuv420p" -movflags +faststart videoname.mp4
将 mp4 转换为高质量 gif：
bash
ffmpeg -i videoname.mp4 pngname%04d.png
gifski -o videoname.gif pngname*.png
注意事项
rai 的默认工作分支是 assembly，可切换到 changes 分支以实现更快的计算，但切换会引入一些不必要的配置类型和帧输出。若要禁用此输出，可注释 rai/rai/Geo/fclInterface.cpp 中的第 44 - 45 行。这些输出与 komo.setModel(C, true) 函数和 rai/config.mk 中的 FCL 变量有关。
运行程序时，通过命令行参数输入必要的配置信息，如机器人数量、初始位置、任务类型等，系统将生成机器人的运动计划，并输出执行时间（makespan）。可选地，可通过 scripts/main.py 脚本处理数据和绘制图形，以便分析和比较不同算法的性能。
下载地址
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