Contact-rich Manipulation Framework
Contact-rich Manipulation Framework是一个面向机器人接触丰富操作的开源框架，提供了接触建模、接触规划、接触控制和学习型接触操作等完整功能。接触丰富操作是指机器人在操作过程中与环境或物体存在持续接触的任务，如装配、擦拭、切削、挖掘、折叠等，这类任务对接触力控制和接触状态估计有很高要求。框架支持多种接触建模方法，包括刚体接触模型、柔体接触模型、摩擦模型（库仑摩擦、连续摩擦）、接触约束模型等；支持多种接触规划方法，包括接触序列规划、接触点优化、接触力优化、混合整数规划等；支持多种接触控制方法，包括阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制、模型预测控制、学习型控制等；支持多种学习方法，包括从演示中学习接触策略、强化学习接触控制、模仿学习接触规划、基于视觉的接触状态估计等；支持多种仿真环境和真实机器人平台。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、MuJoCo、PyBullet、Drake、Gazebo等工具的接口，支持多种机械臂和灵巧手平台。框架采用MIT开源协议，GitHub星标超过600，是机器人接触丰富操作领域使用最广泛的开源框架之一。
项目说明
Contact-rich Manipulation Framework是一个面向机器人接触丰富操作的开源框架，提供了接触建模、接触规划、接触控制和学习型接触操作等完整功能。接触丰富操作是指机器人在操作过程中与环境或物体存在持续接触的任务，如装配、擦拭、切削、挖掘、折叠等，这类任务对接触力控制和接触状态估计有很高要求。框架支持多种接触建模方法，包括刚体接触模型、柔体接触模型、摩擦模型（库仑摩擦、连续摩擦）、接触约束模型等；支持多种接触规划方法，包括接触序列规划、接触点优化、接触力优化、混合整数规划等；支持多种接触控制方法，包括阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制、模型预测控制、学习型控制等；支持多种学习方法，包括从演示中学习接触策略、强化学习接触控制、模仿学习接触规划、基于视觉的接触状态估计等；支持多种仿真环境和真实机器人平台。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、MuJoCo、PyBullet、Drake、Gazebo等工具的接口，支持多种机械臂和灵巧手平台。框架采用MIT开源协议，GitHub星标超过600，是机器人接触丰富操作领域使用最广泛的开源框架之一。