【源码】基于Python的TRACIK逆向运动学库

项目简介

pytracik 是一个Python库，为 Trac - IK 逆向运动学求解器提供了便捷的绑定。此项目无需安装ROS，简化了集成流程，且支持在Windows和Linux环境下跨平台使用。开发者能够利用 pytracik 轻松地将 Trac - IK 的高级逆向运动学求解器集成到Python项目中，适用于机器人控制、路径规划和仿真等应用场景。

项目的主要特性和功能

• 无需ROS集成：pytracik 摆脱了对ROS的依赖，让 Trac - IK 的集成过程更加简单。
• 跨平台兼容性：支持Windows和Linux操作系统，保证在不同环境中表现一致。
• 高效求解：提供高效的逆向运动学求解功能，可处理复杂的机器人运动学问题。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

在Linux上（以Ubuntu 22.04为例）

bash sudo apt install libboost-all-dev libeigen3-dev liborocos-kdl-dev libnlopt-dev

在Windows上

1. 下载并安装 Visual Studio 2022，确保安装以下组件：
2. Desktop development with C++
3. C++ CMake tools for Windows
4. 安装Python依赖包： bash pip install -r requirements.txt
5. 下载并安装以下依赖库：
6. Boost
7. Eigen3
8. NLopt

2. 编译pytracik

在Linux上

使用CMake和make进行编译。

在Windows上

1. 在Visual Studio中创建一个C++空项目。
2. 将src文件夹中的源文件添加到项目中。
3. 配置项目属性，设置编译选项为Release和x64平台。
4. 编译项目，生成pytracik_bindings.pyd文件。

3. 安装pytracik

将生成的pytracik_bindings.pyd文件复制到pytracik文件夹中，然后使用以下命令进行安装： bash pip install -e .

4. 使用pytracik

```python from pytracik.trac_ik import TracIK import numpy as np

urdf_path = "path_to_urdf_file"

ik_solver = TracIK(base_link_name="base_link", tip_link_name="tip_link", urdf_path=urdf_path)

seed_jnt = np.array([...]) # 初始关节角度 tgt_pos = np.array([...]) # 目标位置 tgt_rotmat = np.array([...]) # 目标旋转矩阵 result = ik_solver.ik(tgt_pos, tgt_rotmat, seed_jnt_values=seed_jnt)

q = np.array([...]) # 关节角度 pos_fk, rot_fk = ik_solver.fk(q) ```

注意： - 示例代码中的[...]应替换为实际的值。 - 根据您的机器人模型，需要设置正确的base_link_name、tip_link_name和urdf_path。 - 编译和安装过程可能需要根据您的系统环境和设置进行相应调整。

下载地址

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