TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #7 · 18 авг.

Добрый день, дорогой студент интенсива! 🎲 Это дружеское напоминание о втором занятии с Анной Чувилиной “Решение задач по программированию на блок-схемах” сегодня 18 августа в 19:00 (мск). ❗️ ВНИМАНИЕ ССЫЛКА: встреча пройдет по ссылке на трансляцию Ждем в 19:00 (мск)! 📝По просьбе преподавателя Анны просим подготовить к занятию бумагу с ручкой или редактор на ноутбуке. Не забудьте подписаться на: — Наш Youtube-канал — Канал в Discord#python-и-математика-интенсив, там будут обсуждения и объявления Если есть вопросы, писать в Discord/Telegram или на [email protected]

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #pyroki

当前筛选 #pyroki清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9240 · 12.12.2025 г., 09:28

🌟PyRoki: Библиотека кинематики роботов на Python. PyRoki (Python Robot Kinematics) - это модульный, расширяемый и кроссплатформенный инструментарий, заточенный под задачи кинематической оптимизации и реализованный полностью на Python. Фишка библиотеки - в предоставлении дифференцируемой модели прямой кинематики робота, которая строится на основе URDF-файлов, тем самым избавляя инженера от необходимости вручную прописывать кинематические цепи: система не только парсит описание робота, но и автоматически генерирует примитивы коллизий. С точки зрения математического аппарата, PyRoki интегрируется с решателем Levenberg-Marquardt (через jaxls). Это дает возможность проводить оптимизацию на многообразиях, а также обрабатывать жесткие ограничения с помощью решателя на основе модифицированной функции Лагранжа. Библиотека предлагает готовые реализации cost-функций: поза рабочего органа, коллизии с самим собой или объектами мира и метрики манипулируемости. Если стандартного набора недостаточно, архитектура позволяет задавать свои функции затрат, используя как автоматическое дифференцирование, так и аналитические якобианы. Благодаря базе JAX, библиотека кроссплатформенна: ее работа возможна на CPU, GPU и TPU. 🟡При внедрении PyRoki в пайплайн важно учитывать специфику JIT-компиляции в JAX. Компиляция триггерится при первом запуске, а также каждый раз, когда меняются формы входных данных: например, количество целей или препятствий. Чтобы избежать расходов на перекомпиляцию, рекомендуется использовать предварительный паддинг массивов, что позволяет векторизовать вычисления для входов с различными шейпами. Также стоит учитывать, что в библиотеке отсутствуют планировщики, основанные на сэмплировании (графы, деревья), поэтому задачи глобального планирования пути придется решать внешними средствами. 🟡Типы поддерживаемых соединений и геометрия ограничены. На данный момент PyRoki работает исключительно с кинематическими деревьями; замкнутые механизмы или параллельные манипуляторы не поддерживаются. Список доступных типов джоинтов ограничен 4 позициями: вращательные, непрерывные, призматические и фиксированные. Любые другие типы соединений, встреченные в URDF, будут автоматически интерпретироваться системой как фиксированные. Для геометрии коллизий набор примитивов также фиксирован: поддерживаются сферы, капсулы, полупространства и карты высот. Если ваша модель использует сложные меши, коллизии для них будут аппроксимироваться капсулами. В вопросах производительности, особенно в сценариях с интенсивными проверками коллизий, PyRoki, вероятно, уступает CuRobo, хотя, как говорится в документации - сравнительные тесты скорости и точности авторами пока не проводились. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Pyroki#Python