Crocoddyl

面向接触的最优控制库，用微分动态规划解机器人轨迹。

名字拼自 Contact RObot COntrol by Differential DYnamic programming Library，由爱丁堡大学与 LAAS-CNRS 的研究者（Mastalli 等）开源。它把带接触的多体动力学最优控制问题写成统一形式，再用 DDP、FDDP 这类求解器迭代出关节力矩和整条轨迹，速度快到可以做在线模型预测控制。腿足机器人绕不开这类工具：跳跃、上台阶要同时决定落足点、接触力和整机运动，光靠逆运动学做不出来。底层动力学用 Pinocchio，提供 C++ 和 Python 接口，常与 OCS2、acados 一起被比较。

例子给四足机器人规划一段跳跃：在 Crocoddyl 里定义接触序列和代价函数，用 FDDP 解出力矩轨迹。

相关

微分动态规划、最优控制、轨迹优化、模型预测控制、Pinocchio、OCS2

来源

loco-3d/crocoddyl - GitHub