OMPL: The Open Motion Planning Library
OMPL: The Open Motion Planning Library是由Ioan A. Sucan、Mark Moll和Lydia E. Kavraki于2012年提出的机器人运动规划经典论文，发表在IEEE Robotics & Automation Magazine上。该论文介绍了开源运动规划库OMPL（Open Motion Planning Library）的设计和实现，OMPL是一个用于机器人运动规划的开源C++库，提供了多种经典和最新的运动规划算法，包括基于采样的规划算法（RRT、RRT-Connect、PRM、EST等）、基于优化的规划算法（CHOMP、TrajOpt等）和其他多种规划算法。OMPL采用了模块化的设计，提供了统一的接口和丰富的工具，支持多种机器人模型和应用场景，能够方便地集成到其他机器人框架（如MoveIt、ROS等）中。OMPL是机器人运动规划领域最流行的开源库之一，被引用超过2000次，被广泛应用于学术研究和工业应用中。
主体信息
OMPL: The Open Motion Planning Library是由Ioan A. Sucan、Mark Moll和Lydia E. Kavraki于2012年提出的机器人运动规划经典论文，发表在IEEE Robotics & Automation Magazine上。该论文介绍了开源运动规划库OMPL（Open Motion Planning Library）的设计和实现，OMPL是一个用于机器人运动规划的开源C++库，提供了多种经典和最新的运动规划算法，包括基于采样的规划算法（RRT、RRT-Connect、PRM、EST等）、基于优化的规划算法（CHOMP、TrajOpt等）和其他多种规划算法。OMPL采用了模块化的设计，提供了统一的接口和丰富的工具，支持多种机器人模型和应用场景，能够方便地集成到其他机器人框架（如MoveIt、ROS等）中。OMPL是机器人运动规划领域最流行的开源库之一，被引用超过2000次，被广泛应用于学术研究和工业应用中。