VAMP项目使用与启动教程

VAMP项目使用与启动教程

vamp SIMD-Accelerated Sampling-based Motion Planning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vam/vamp

1. 项目介绍

VAMP（Vector-Accelerated Motion Planning）是一个基于向量化采样规划的运动规划库。它利用CPU的SIMD指令加速碰撞检测和正向运动学计算，从而提高运动规划的效率。VAMP适用于多种规划算法，如RRT-Connect和PRM，并且可以在低功耗系统上运行。它还包括一种新颖的空间数据结构，Collision-Affording Point Tree（CAPT），用于加速点云的碰撞检测。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下依赖条件：

• CMake（版本3.16或更高）
• GCC 8+ 或 Clang 10+，以及C++标准库
• Python开发头文件（Python 3.8及以上版本）
• Eigen3（用于向量/矩阵操作）

在Ubuntu 22.04上安装这些依赖项的命令如下：

sudo apt install build-essential
sudo apt install clang libstdc++6
sudo apt install python3-dev
sudo apt install libeigen3-dev

克隆项目

从GitHub克隆VAMP项目：

git clone git@github.com:KavrakiLab/vamp.git

Python安装

要使用Python接口，可以进入项目目录并运行以下命令安装：

cd vamp
pip install .

如果您想安装用于运行示例的额外依赖项，可以指定以下命令：

pip install .[examples,heightmaps]

验证安装

安装完成后，可以通过运行以下命令来测试安装：

python scripts/sphere_cage_example.py --visualize

这将运行一个简单的场景，即Franka Emika Panda在球体笼子中的运动规划，并可视化结果。

增量重构

为了提高构建效率，可以使用nanobind的增量重构功能：

cd vamp
pip install --no-build-isolation -Ceditable.rebuild=true -ve

C++扩展

如果需要通过C++扩展VAMP，可以直接使用CMake构建：

cd vamp
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .
cmake --build build

更多构建配置选项，请参考CMakeLists.txt文件。

3. 应用案例和最佳实践

VAMP提供了多种机器人的运动规划示例，包括球体、UR5、Panda、Fetch和Baxter。每个机器人的资源文件（URDF、SRDF、网格等）都包含在项目目录下的resources/文件夹中。

以下是一个简单的示例，演示如何使用VAMP为Panda机器人执行RRT-Connect规划：

from vamp.panda import rrtc

# 配置规划器参数
params = {
    "start": [0, 0, 0],
    "goal": [1, 1, 1],
    "obstacles": [[0.5, 0.5, 0.5, 0.1]],  # 添加障碍物
    "robot_model": "panda"  # 机器人模型
}

# 执行规划
path = rrtc(params)

# 输出规划结果
print(path)

4. 典型生态项目

VAMP可以与多个开源项目集成，以构建复杂的机器人应用。以下是一些典型的生态项目：

• Robowflex：一个用于生成机器人运动规划问题的库。
• MotionBenchMaker：一个用于创建机器人运动规划测试问题的工具。

确保在集成这些项目时，遵循相应的文档和安装指南。

vamp SIMD-Accelerated Sampling-based Motion Planning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vam/vamp