Robot Motion Control Framework
Robot Motion Control Framework是一个面向机器人运动控制与轨迹跟踪研究和应用的开源框架，提供了轨迹生成、运动控制、力控、扰动抑制、参数辨识和仿真等完整功能。框架支持多种运动控制方法，包括基于模型的方法（PID控制、计算力矩控制、反馈线性化、滑模控制）、基于自适应的方法（自适应控制、模型参考自适应控制、自适应鲁棒控制）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、神经网络控制）、基于优化的方法（模型预测控制MPC、线性二次调节器LQR、H∞控制）、基于力控的方法（阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制）等；支持多种机器人平台，包括工业机械臂、协作机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人等；支持多种轨迹生成方法，包括多项式轨迹、样条轨迹、最小 jerk轨迹、时间最优轨迹等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Webots等；支持多种评估指标和数据集，包括轨迹跟踪误差、扰动抑制能力、控制带宽、能耗等。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、PyTorch、TensorFlow等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。框架采用Apache 2.0开源协议，GitHub星标超过500，是机器人运动控制领域使用最广泛的开源框架之一。
项目说明
Robot Motion Control Framework是一个面向机器人运动控制与轨迹跟踪研究和应用的开源框架，提供了轨迹生成、运动控制、力控、扰动抑制、参数辨识和仿真等完整功能。框架支持多种运动控制方法，包括基于模型的方法（PID控制、计算力矩控制、反馈线性化、滑模控制）、基于自适应的方法（自适应控制、模型参考自适应控制、自适应鲁棒控制）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、神经网络控制）、基于优化的方法（模型预测控制MPC、线性二次调节器LQR、H∞控制）、基于力控的方法（阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制）等；支持多种机器人平台，包括工业机械臂、协作机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人等；支持多种轨迹生成方法，包括多项式轨迹、样条轨迹、最小 jerk轨迹、时间最优轨迹等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Webots等；支持多种评估指标和数据集，包括轨迹跟踪误差、扰动抑制能力、控制带宽、能耗等。框架基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、PyTorch、TensorFlow等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。框架采用Apache 2.0开源协议，GitHub星标超过500，是机器人运动控制领域使用最广泛的开源框架之一。