QuIK：超快速且高度稳健的机器人运动学库

QuIK：超快速且高度稳健的机器人运动学库

QuIK A fast inverse kinematics library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/quik4/QuIK

项目介绍

QuIK 是一款专为串联机械臂设计的超高效 C++ 运动学库。它基于一种新颖的 QuIK 算法，该算法已在 IEEE-TRO 发表论文中详细描述。QuIK 算法利用三阶速度运动学，显著提高了广义逆运动学的求解速度和可靠性。该库采用 Denevit-Hartenberg（DH）约定来描述运动学，这是一种广泛适用于大多数机械臂的约定，能够以更高效的计算方式表述运动学。

项目技术分析

QuIK 库的核心是一个基于 DH 参数的逆运动学求解器。DH 参数是一种描述机器人或运动链几何结构的方法，它包括四个参数：a（连杆长度）、alpha（扭转角度）、d（连杆偏移）和 theta（关节角度）。这些参数定义了相邻连杆之间的空间关系。

QuIK 算法的创新之处在于在迭代求解器中使用了更高阶的导数。传统的逆运动学求解器通常使用几何雅可比矩阵进行阻尼牛顿搜索，而 QuIK 算法则同时使用一阶和二阶导数，以二次曲线近似机器人的运动学函数，从而更有效地捕捉函数特性，实现更快的收敛速度和更低的错误率。

项目及技术应用场景

QuIK 库适用于以下场景：

• 当无法或不愿推导出机器人逆运动学的闭式解时。
• 当机器人经过运动学校准，DH 表被扰动，不存在闭式解时。
• 当机器人结构过于复杂，无法推导出闭式解，或者缺少球形手腕，无法解耦旋转和平移运动学时。
• 当需要进行更复杂的零空间优化时（未来版本中计划实现）。

QuIK 库的主要功能包括：

• 高效稳健的 6-DOF 约束逆运动学求解。
• 正运动学。
• 速度运动学/雅可比矩阵计算。

项目特点

QuIK 库具有以下特点：

1. 超快速求解：在样本 6-DOF 机械臂上，QuIK 的平均求解时间仅为 21 微秒，远快于其他现有求解器。
2. 高可靠性：QuIK 的错误率极低，当初始猜测接近真实解时，错误率几乎为零。
3. 通用性：适用于大多数串联机械臂，且不依赖特定的机器人模型或闭式解。
4. 易于集成：可以直接集成到 ROS2 或纯 C++ 项目中，并提供了 Python 示例代码。
5. 可扩展性：虽然目前不支持超过 6 个关节的机械臂的零空间优化，但代码本身支持高阶链，未来计划实现更多高级功能。

以下是 QuIK 与其他求解器的性能对比：

| 求解器 | 平均求解时间 | 错误率 | | ------------ | ------------ | ------- | | QuIK | 21 μs | 0.13% | | KDL (ROS 中使用) | 148 μs (x7) | 5.3% (x40) | | Matlab 机器人工具箱 | 670 μs (x32) | 1.1% (x9) |

这些数据表明，QuIK 在求解速度和可靠性方面具有显著优势，特别是在初始猜测接近真实解时，其性能更是脱颖而出。

QuIK 库的构建和使用都非常简单。它可以直接集成到 ROS2 的工作空间中，并建议使用发布版标志进行编译以获得最佳性能。库中的代码结构清晰，提供了丰富的示例和文档，使得开发者能够快速上手并应用于自己的项目中。

总之，QuIK 是一个值得推荐的开源项目，它为机器人运动学求解提供了高效、可靠且通用的解决方案。无论是学术研究还是实际应用，QuIK 都能帮助开发者节省时间并提高项目的成功率。

QuIK A fast inverse kinematics library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/quik4/QuIK