面向性能和模块化的逆运动学库
ikp的Python项目详细描述
ikpy
演示
IKPY可以做什么的现场演示（单击下面的图像查看视频）：
还有，一个ikpy的演示：Presentation。
功能
使用ikpy，您可以：
- 计算每一个机器人的^ {STR 1 } $逆运动学< /强>。
- 使用任意表示定义运动链：dh（denavit–hartenberg）、urdf标准、自定义…
- 自动从urdf文件导入运动链。
- ikpy是precise（最多7位）：唯一的限制是基础模型的精度，以及fast：从7毫秒到50毫秒（取决于精度）的完整ik计算。
- plot您的运动链：无需使用真正的机器人（或模拟器）来测试您的算法！
- 定义自己的反向运动学方法。
此外，ikpy是一个pure python库：安装只需几秒钟，不需要编译。
安装
您有三个选项：
来自PYPI（推荐）-只需运行：
pip install ikpy
如果要绘制机器人，可以安装绘制依赖项（主要是matplotlib）：
pip install 'ikpy[plot]'- 如果你和水蟒一起工作，还有一个IKPY的水蟒套餐：
conda install -c https://conda.anaconda.org/phylliade ikpy
从源-首先下载并提取存档，然后运行：
pip install ./
注意：您必须具有执行此命令的正确权限
快速启动
遵循这个ipythonnotebook。
指南和教程
去wiki。它应该向您介绍ikpy的基本概念。
API文档
可以找到api的大量文档here。
依赖性和兼容性
这个库可以同时使用python的两个版本（2.7和3.x）。
它需要numpy和scipy。
sympy是强烈推荐的，对于快速的混合计算，这就是默认安装它的原因。
matplotlib是可选的：它用于绘制模型（在3d中）。
贡献
ikpy设计为易于定制：您可以使用专用的developer API添加自己的ik方法或机器人表示（例如dh参数）。
欢迎投稿：如果你有一个了不起的专利（但也开源！）ik方法，不要犹豫，建议把它添加到库中！
链接
- 如果性能是您的主要关注点，^ {< CD6> }有一个逆运动学module，用C++编写，其工作方式与IKPY相同。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
