OMPL

以取樣為基礎的運動規劃函式庫，驅動 MoveIt 與無數機器人應用

授權條款

BSD-3-Clause

概述

OMPL（Open Motion Planning Library）是由萊斯大學（Rice University）開發的取樣式運動規劃演算法集合，包含 RRT、RRT* 與 PRM 等演算法。它是 MoveIt 預設的運動規劃後端。它提供具 Python 繫結的 C++ API、可自訂狀態空間的模組化設計，以及規劃器基準測試工具。

OMPL（Open Motion Planning Library）是由 Rice University 開發的一套取樣式運動規劃演算法集合，也是 MoveIt 的預設運動規劃後端。

主要功能包括： - 豐富的演算法集合（RRT、RRT*、PRM 等） - 模組化架構，可自訂狀態空間 - 以最佳化為基礎的規劃器 - 多查詢與單查詢規劃器 - Python 綁定（OMPL.py） - 評測與視覺化工具 - 文件完善的 API - 活躍的研究社群

OMPL 被用於從操作到自動駕駛車輛的無數機器人應用中。其取樣式方法使它能有效處理高維度的規劃問題。

為何重要

OMPL 是 MoveIt 與數十個其他運動規劃系統背後的演算法引擎。它收錄的最先進取樣式規劃器（RRT、PRM 及許多變體）提供了全球機器手臂用來規劃無碰撞路徑的核心演算法。

解決的問題

機器手臂需要在複雜環境中找出無碰撞路徑，而要正確實作運動規劃演算法極為困難。OMPL 提供經過驗證、最佳化且受社群信任的實作。

重點

• 最先進的取樣式運動規劃演算法
• MoveIt 運動規劃的基礎：MoveIt 是使用最廣泛的操作框架
• 內含 RRT、PRM 與數十種演算法變體
• 簡潔的 C++ API，並提供 Python 綁定
• 用於比較規劃演算法效能的評測工具

適用對象

• 實作運動規劃的機器人工程師
• 需要了解規劃後端的 MoveIt 使用者
• 開發新運動規劃演算法的研究人員
• 建構自訂規劃解決方案的團隊

限制

• 以取樣為基礎：最佳性僅由部分規劃器、且只以漸近方式保證
• 需要另外的碰撞檢測函式庫（FCL 等）
• C++ API 用於自訂狀態空間時有學習門檻
• 以運動學規劃為主：考慮動力學的規劃需另行處理