Robotic Grasping Toolkit
Robotic Grasping Toolkit是一个面向机器人抓取与操作研究和应用的开源工具包，提供了抓取检测、抓取规划、抓取质量评估、多指手操作、力控抓取和仿真等完整功能。工具包支持多种机器人抓取方法，包括基于分析的方法（力封闭、形封闭、接触力学分析）、基于数据的方法（抓取数据集、深度学习抓取检测）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、自监督学习）、基于仿真的方法（物理仿真、Sim2Real迁移）、基于触觉的方法（触觉反馈、力控抓取、滑移检测）等；支持多种机器人平台，包括工业机械臂、协作机械臂、人形机器人、移动操作机器人等；支持多种末端执行器，包括平行夹爪、真空吸盘、多指灵巧手、软抓手等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Isaac Sim等；支持多种评估指标和数据集，包括抓取成功率、抓取精度、操作完成率等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、PyTorch、TensorFlow、OpenCV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MIT开源协议，GitHub星标超过700，是机器人抓取与操作领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Robotic Grasping Toolkit是一个面向机器人抓取与操作研究和应用的开源工具包，提供了抓取检测、抓取规划、抓取质量评估、多指手操作、力控抓取和仿真等完整功能。工具包支持多种机器人抓取方法，包括基于分析的方法（力封闭、形封闭、接触力学分析）、基于数据的方法（抓取数据集、深度学习抓取检测）、基于学习的方法（强化学习、模仿学习、自监督学习）、基于仿真的方法（物理仿真、Sim2Real迁移）、基于触觉的方法（触觉反馈、力控抓取、滑移检测）等；支持多种机器人平台，包括工业机械臂、协作机械臂、人形机器人、移动操作机器人等；支持多种末端执行器，包括平行夹爪、真空吸盘、多指灵巧手、软抓手等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Isaac Sim等；支持多种评估指标和数据集，包括抓取成功率、抓取精度、操作完成率等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、MoveIt、PyTorch、TensorFlow、OpenCV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MIT开源协议，GitHub星标超过700，是机器人抓取与操作领域使用最广泛的开源工具之一。