TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3916 · 15 янв.

​🐍Наследование в ООП на примере Python —[9:25] Наследование — это один из главных принципов объектно-ориентированного программирования не только в Python, но и во всех языках в целом. В этом видео вы узнаете, что такое наследование на конкретных примерах, написанных на языке Python. Оно идеально подойдёт для новичков, которые уже знают, как написать «hello world», но ещё не совсем освоили базовые понятия ООП. Перейти к просмотру #видео#python#теория

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #pyroki

当前筛选 #pyroki清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9240 · 12.12.2025, 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