PyRoki: A Modular Toolkit for Robot Kinematic Optimization

📄 arXiv: 2505.03728v1 📥 PDF

作者: Chung Min Kim, Brent Yi, Hongsuk Choi, Yi Ma, Ken Goldberg, Angjoo Kanazawa

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-06

备注: First two authors contributed equally. Code is available at https://pyroki-toolkit.github.io

💡 一句话要点

提出PyRoki以解决机器人运动学优化问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人运动学 优化工具 模块化设计 跨平台 非线性最小二乘 运动重定向 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的运动学优化工具在处理多目标优化时存在局限性，难以适应不同的任务需求。
  2. PyRoki通过提供模块化的接口和高效的优化算法，解决了运动学变量和成本的灵活定义问题。
  3. 实验结果表明，PyRoki在优化速度和精度上显著优于现有的cuRobo库，提升幅度达到1.4-1.7倍。

📝 摘要（中文）

机器人运动可以有多种目标。根据任务的不同，我们可能会优化姿态误差、速度、碰撞或与人类演示的相似性。为此，我们提出了PyRoki：一个模块化、可扩展且跨平台的运动学优化工具包。PyRoki结合了指定运动学变量和成本的接口与高效的非线性最小二乘优化器。与现有工具不同，它还支持跨平台运行：优化可以在CPU、GPU和TPU上原生运行。本文展示了(i) PyRoki的设计与实现，(ii) 突出PyRoki模块化优势的运动重定向和规划案例研究，以及(iii) 优化基准测试，结果显示PyRoki比现有的GPU加速逆运动学库cuRobo快1.4-1.7倍，并且收敛到更低的误差。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人运动学优化中的多目标优化问题，现有方法在灵活性和效率上存在不足，无法满足不同任务的需求。

核心思路：PyRoki的核心思路是通过模块化设计，使用户能够灵活定义运动学变量和优化目标，同时结合高效的非线性最小二乘优化器，以提高优化效率和精度。

技术框架：PyRoki的整体架构包括三个主要模块：运动学变量定义模块、成本函数定义模块和优化执行模块。用户可以在前两个模块中自定义需求，最后通过优化执行模块进行计算。

关键创新：PyRoki的最重要创新在于其跨平台能力，能够在CPU、GPU和TPU上原生运行，极大地提高了优化的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，PyRoki采用了高效的非线性最小二乘算法，并允许用户自定义损失函数和优化参数，以适应不同的应用场景。

📊 实验亮点

实验结果显示，PyRoki在优化速度上比现有的cuRobo库快1.4-1.7倍，并且在收敛精度上也表现出更低的误差。这表明PyRoki在运动学优化任务中具有显著的性能优势。

🎯 应用场景

PyRoki在机器人运动规划、动画重定向和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。其模块化设计使得研究人员和开发者能够根据具体需求快速调整优化目标，从而提升机器人在复杂环境中的适应能力和表现。

📄 摘要（原文）

Robot motion can have many goals. Depending on the task, we might optimize for pose error, speed, collision, or similarity to a human demonstration. Motivated by this, we present PyRoki: a modular, extensible, and cross-platform toolkit for solving kinematic optimization problems. PyRoki couples an interface for specifying kinematic variables and costs with an efficient nonlinear least squares optimizer. Unlike existing tools, it is also cross-platform: optimization runs natively on CPU, GPU, and TPU. In this paper, we present (i) the design and implementation of PyRoki, (ii) motion retargeting and planning case studies that highlight the advantages of PyRoki's modularity, and (iii) optimization benchmarking, where PyRoki can be 1.4-1.7x faster and converges to lower errors than cuRobo, an existing GPU-accelerated inverse kinematics library.