PROSAGA码农传奇-机器学习-Drake机器人运动小组启动的C ++工具箱

Drake（中级英语中的“ dragon”）是由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的机器人运动小组启动的C ++工具箱 。 Drake（中级英语中的“ dragon”）是由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的机器人运动小组启动的C ++工具箱 。该开发团队目前已显著增长，拥有核心研发由LED 丰田研究所。它是用于分析我们的机器人动力学和为它们构建控制系统的工具的集合，重点是基于优化的设计/分析。尽管有越来越多的仿真技术可用于机器人技术，但其中大多数功能都像黑匣子一样：命令进入，传感器出来。Drake旨在模拟甚至是非常复杂的机器人动力学（例如，包括摩擦，接触，空气动力学等），但始终强调将结构暴露在控制方程式中（稀疏性，分析梯度，多项式结构，不确定性量化等），以及使此信息可用于高级计划，控制和分析算法。Drake提供了与Python的接口以实现新算法的快速原型制作，并且还旨在为许多最新算法提供可靠的开源实现。最后，我们希望Drake提供许多引人注目的示例，这些示例可以帮助人们入门并提供急需的基准。我们希望您发现此工具有用。如果您希望分享您的意见，问题，成功案例或挫败感，请参阅获得帮助。并且请贡献您最好的错误修复，功能和示例！核心库 <a href="https://drake.mit.edu/_images/systems.svg">![</a>](<a href="https://drake.mit.edu/_images/systems.svg">https://drake.mit.edu/_images/systems.svg</a>) 动力学系统建模 ![](<a href="https://drake.mit.edu/_images/mathematical_program.svg">https://drake.mit.edu/_images/mathematical_program.svg</a>) 解决数学程序 ![](<a href="https://github.com/caelan/pddlstream/raw/d0eb256e88b8b5174fbd136a82867fd9e9cebc67/images/drake_kuka.png">https://github.com/caelan/pddlstream/raw/d0eb256e88b8b5174fbd136a82867fd9e9cebc67/images/drake_kuka.png</a>) 多体运动学和动力学doc | 教程 doc | 教程 doc 教程 我们有Python教程，可以在线作为Jupyter笔记本预览和执行，而无需本地安装。您可以使用Binder预览和执行笔记本（但是启动时间可能很长），或者可以使用nbviewer仅预览笔记本（启动时间很快）：如果在nbviewer上浏览，则可以单击页面右上方的Binder按钮 。您可以在drake / tutorials / README.md中找到有关如何使用Jupyter在本地运行这些程序，教程使用的分支，如何将它们发布到Binder等的 更多信息。例子 我们在源代码树的drake /示例下展示了许多用例，并且可以通过我们的Drake Gallery获得更多用例（欢迎贡献！）。我们还提供了许多 在您自己的项目中将Drake用作外部库的示例，其中包括各种构建系统的示例以及如何设置持续集成的示例。引用德雷克 如果您想在学术出版物中引用Drake，我们建议您引用以下BibTeX：@misc { drake ， 作者 = “ Russ Tedrake和Drake开发团队” ， 标题 = “ Drake：机器人的基于模型的设计和验证” ， 年份 = 2019 ， 网址 = “ <a href="https://drake.mit.edu”">https://drake.mit.edu”</a> }