Motion Planning Toolkit for Mobile Robots
Motion Planning Toolkit for Mobile Robots是一个面向移动机器人运动规划研究和应用的开源工具包，提供了全局规划、局部规划、多机器人规划、动态环境规划和仿真等完整功能。工具包支持多种运动规划方法，包括基于图搜索的方法（Dijkstra、A*、D*、Lifelong Planning A*）、基于采样的方法（RRT、RRT*、PRM、BIT*）、基于优化的方法（梯度下降、CHOMP、TrajOpt、GPMP）、基于反应式的方法（人工势场法、矢量场直方图、动态窗口法）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、端到端学习）等；支持多种机器人平台，包括轮式机器人、差速驱动机器人、全向移动机器人、人形机器人、无人机等；支持多种环境表示，包括栅格地图、代价地图、拓扑地图、3D点云地图等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、Webots、MuJoCo、PyBullet等；支持多种评估指标和数据集，包括路径长度、规划时间、成功率、平滑度等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、OpenCV、PCL等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过800，是移动机器人运动规划领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Motion Planning Toolkit for Mobile Robots是一个面向移动机器人运动规划研究和应用的开源工具包，提供了全局规划、局部规划、多机器人规划、动态环境规划和仿真等完整功能。工具包支持多种运动规划方法，包括基于图搜索的方法（Dijkstra、A*、D*、Lifelong Planning A*）、基于采样的方法（RRT、RRT*、PRM、BIT*）、基于优化的方法（梯度下降、CHOMP、TrajOpt、GPMP）、基于反应式的方法（人工势场法、矢量场直方图、动态窗口法）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、端到端学习）等；支持多种机器人平台，包括轮式机器人、差速驱动机器人、全向移动机器人、人形机器人、无人机等；支持多种环境表示，包括栅格地图、代价地图、拓扑地图、3D点云地图等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、Webots、MuJoCo、PyBullet等；支持多种评估指标和数据集，包括路径长度、规划时间、成功率、平滑度等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、OpenCV、PCL等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过800，是移动机器人运动规划领域使用最广泛的开源工具之一。