Judo项目0.0.2版本发布：机器人控制框架的重要更新
Judo是一个专注于机器人运动控制和优化的开源框架，它为研究人员提供了强大的工具来开发和测试各种机器人控制算法。在RSS 2025会议前夕，Judo团队发布了0.0.2版本，这个版本包含了一系列重要的错误修复和功能改进，使框架更加稳定和易用。
框架概述
Judo框架的核心目标是简化机器人控制算法的开发流程，特别是那些涉及复杂运动规划和优化的场景。它提供了统一的接口来处理不同类型的机器人任务，包括但不限于物体抓取、跳跃和平衡控制等。框架采用模块化设计，使得研究人员可以轻松地替换或扩展其中的组件。
0.0.2版本主要改进
视觉与渲染增强
本次更新引入了全新的Judo专属品牌标识，提升了项目的专业性和识别度。在模型可视化方面，修复了当未传递exclude_geom_substring参数时意外排除所有几何体的问题。此外，还改进了模型加载机制，确保纹理在可视化工具中正确显示。
控制算法优化
一个关键修复涉及max_opt_iters参数未能正确应用的问题，这影响了优化过程的迭代次数控制。团队不仅修复了这个问题，还添加了相应的测试用例来验证其正确性。另一个重要改进是关于nominal_knots形状的修正，现在控制器中的self.nominal_knots具有更合理的形状(num_knots, nu)，而不是之前的(1, num_knots, nu)。
任务特定修复
针对框架中包含的几个典型机器人任务，本次更新做了多处改进：
- 修复了leap cube任务中轴归一化时可能出现的除以零错误
- 解决了FR3任务中距离传感器在立方体被抬起时可能无法可靠报告的问题
- 消除了任务切换时GUI中积累灰色线条的显示问题
开发者体验提升
除了面向最终用户的功能改进外，0.0.2版本也关注了开发者体验：
- 新增了变更日志文件，便于跟踪项目演进
- 完善了贡献者指南和任务说明文档
- 建立了手动发布到PyPi的工作流程
- 更新了多个开发依赖的版本
总结
Judo 0.0.2版本虽然是一个小版本更新，但包含了多项对框架稳定性和可用性至关重要的修复。这些改进使研究人员能够更可靠地开展机器人控制算法的开发和测试工作。随着项目的持续发展，Judo有望成为机器人运动控制领域的重要工具之一。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
