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AtsushiSakai/PythonRobotics
Colección de código Python y libro de texto sobre algoritmos de robótica que abarcan localización, mapeo, SLAM, planificación de rutas y control.
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- Issues abiertos
- 64
- Último commit
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¿Qué es?
PythonRobotics es una colección de implementaciones de ejemplo en Python de algoritmos de robótica de uso extendido, acompañada de un libro de texto en línea que explica los fundamentos matemáticos de cada uno. El proyecto busca que las ideas centrales sean fáciles de entender: cada ejemplo es sencillo para que el lector pueda seguir la lógica básica de un algoritmo, en lugar de encontrarse con una implementación de nivel de producción.
El código está organizado por áreas de problemas. La localización incluye ejemplos de filtro de Kalman extendido, filtro de partículas y filtro de histograma, mientras que el mapeo abarca mapas de cuadrícula, conversión de lidar a cuadrícula y agrupamiento k-means. Otras secciones incluyen correspondencia ICP y FastSLAM 1.0 para SLAM, numerosos planificadores de rutas como A*, Dijkstra, variantes de RRT, PRM y trayectorias en el marco de Frenet, además de controladores de seguimiento de rutas como Stanley, LQR y control predictivo basado en modelos. También se incluyen navegación de brazos robóticos, seguimiento de trayectorias de cuadricópteros, aterrizaje de cohetes y un planificador de pasos para robots bípedos.
Cada ejemplo consiste en una simulación 2D o simplificada que genera una animación. El proyecto requiere Python 3.13 con NumPy, SciPy, Matplotlib y cvxpy, y se puede instalar con conda o pip.
Funciones clave
- 01Abarca localización, mapeo, SLAM, planificación de rutas, seguimiento de rutas y control.
- 02Incluye ejemplos de EKF, filtro de partículas, A*, Dijkstra, RRT, Stanley y MPC.
- 03Cada ejemplo está escrito para facilitar su lectura y genera una simulación animada.
- 04Incluye un libro de texto en línea que explica las matemáticas detrás de cada algoritmo.
- 05Solo requiere unas pocas bibliotecas comunes de Python, como NumPy, SciPy y Matplotlib.
Casos de uso
- Aprender cómo funciona un algoritmo de robótica antes de implementarlo en un sistema más grande.
- Crear prototipos de un planificador de rutas o de un controlador de seguimiento de rutas en una simulación.
- Enseñar cursos universitarios de robótica, de grado o posgrado, con ejemplos ejecutables.
- Comparar el comportamiento de varios métodos de localización o SLAM en el mismo escenario.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git - 2
Instala las bibliotecas necesarias con pip
pip install -r requirements/requirements.txt - 3
Ejecuta cualquier script de ejemplo de Python en su directorio
Antes de usarlo
- Para ejecutar el código de ejemplo se requiere Python 3.13.x.
- Incluye código de ejemplo educativo, no una biblioteca empaquetada ni una pila de robótica lista para producción.
- La licencia figura como NOASSERTION, así que consulta el archivo de licencia del repositorio antes de reutilizarlo.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es PythonRobotics?
- Colección de código Python y libro de texto sobre algoritmos de robótica que abarcan localización, mapeo, SLAM, planificación de rutas y control. PythonRobotics es una colección de implementaciones de ejemplo en Python de algoritmos de robótica de uso extendido, acompañada de un libro de texto en línea que explica los fundamentos matemáticos de cada uno. El proyecto busca que las ideas centrales sean fáciles de entender: cada ejemplo es sencillo para que el lector pueda seguir la lógica básica de un algoritmo, en lugar de encontrarse con una implementación de nivel de producción.
- ¿PythonRobotics es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- PythonRobotics es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿PythonRobotics sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de PythonRobotics fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar PythonRobotics?
- Aprender cómo funciona un algoritmo de robótica antes de implementarlo en un sistema más grande. Crear prototipos de un planificador de rutas o de un controlador de seguimiento de rutas en una simulación. Enseñar cursos universitarios de robótica, de grado o posgrado, con ejemplos ejecutables. Comparar el comportamiento de varios métodos de localización o SLAM en el mismo escenario.
- ¿Cómo se instala PythonRobotics?
- Clona el repositorio: git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git Instala las bibliotecas necesarias con pip: pip install -r requirements/requirements.txt Ejecuta cualquier script de ejemplo de Python en su directorio
- ¿Dónde consigo PythonRobotics?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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