Uma lista selecionada de livros, cursos, simuladores, bibliotecas de software, conferências, periódicos e competições de robótica.
7,2 mil1,1 milOtherAtualizado há 2 anos
AtsushiSakai/PythonRobotics
Coleção de código Python e livro didático sobre algoritmos de robótica, abrangendo localização, mapeamento, SLAM, planejamento de trajetórias e controle.
- Estrelas
- 30,754
- Forks
- 7,422
- Issues abertas
- 64
- Último commit
- anteontem
O que é?
PythonRobotics reúne implementações de exemplo em Python de algoritmos de robótica amplamente usados e um livro didático online que explica a base matemática de cada um. O projeto busca tornar as ideias centrais fáceis de entender: cada exemplo é simples para que o leitor acompanhe a lógica básica do algoritmo, em vez de uma implementação pronta para produção.
O código é organizado por área de problema. A seção de localização inclui exemplos de Extended Kalman Filter, filtro de partículas e filtro de histograma, enquanto a de mapeamento aborda mapas de grade, conversão de lidar para grade e agrupamento k-means. Outras seções incluem correspondência ICP e FastSLAM 1.0 para SLAM, diversos planejadores de trajetória, como A*, Dijkstra, variantes de RRT, PRM e trajetórias no referencial de Frenet, além de controladores de acompanhamento de trajetória, como Stanley, LQR e controle preditivo baseado em modelo. O projeto também inclui navegação de braço robótico, acompanhamento de trajetória de quadricóptero, pouso de foguete e um planejador de passos para robôs bípedes.
Cada exemplo é uma simulação 2D ou simplificada que gera uma animação. O projeto requer Python 3.13, NumPy, SciPy, Matplotlib e cvxpy, e pode ser instalado com conda ou pip.
Recursos principais
- 01Abrange localização, mapeamento, SLAM, planejamento de trajetórias, acompanhamento de trajetória e controle.
- 02Inclui exemplos de EKF, filtro de partículas, A*, Dijkstra, RRT, Stanley e MPC.
- 03Cada exemplo é escrito para facilitar a leitura e gera uma simulação animada.
- 04Acompanha um livro didático online que explica a matemática por trás de cada algoritmo.
- 05Requer apenas algumas bibliotecas Python comuns, como NumPy, SciPy e Matplotlib.
Casos de uso
- Aprender como um algoritmo de robótica funciona antes de implementá-lo em um sistema maior.
- Criar protótipos de um planejador ou controlador de acompanhamento de trajetória em simulação.
- Ensinar disciplinas de robótica na graduação ou pós-graduação com exemplos executáveis.
- Comparar o comportamento de vários métodos de localização ou SLAM no mesmo cenário.
Início rápido
- 1
Clone o repositório
git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git - 2
Instale as bibliotecas necessárias com pip
pip install -r requirements/requirements.txt - 3
Execute qualquer script de exemplo em Python no diretório correspondente
Antes de usar
- É necessário ter o Python 3.13.x para executar o código de exemplo.
- Contém código de exemplo educacional, não uma biblioteca empacotada nem uma stack de robótica pronta para produção.
- A licença está listada como NOASSERTION; verifique o arquivo de licença do repositório antes de reutilizar o conteúdo.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é PythonRobotics?
- Coleção de código Python e livro didático sobre algoritmos de robótica, abrangendo localização, mapeamento, SLAM, planejamento de trajetórias e controle. PythonRobotics reúne implementações de exemplo em Python de algoritmos de robótica amplamente usados e um livro didático online que explica a base matemática de cada um. O projeto busca tornar as ideias centrais fáceis de entender: cada exemplo é simples para que o leitor acompanhe a lógica básica do algoritmo, em vez de uma implementação pronta para produção.
- PythonRobotics é gratuito? Qual é a licença?
- PythonRobotics é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- PythonRobotics ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de PythonRobotics foi em 19 de out. de 2026.
- Para que posso usar PythonRobotics?
- Aprender como um algoritmo de robótica funciona antes de implementá-lo em um sistema maior. Criar protótipos de um planejador ou controlador de acompanhamento de trajetória em simulação. Ensinar disciplinas de robótica na graduação ou pós-graduação com exemplos executáveis. Comparar o comportamento de vários métodos de localização ou SLAM no mesmo cenário.
- Como instalar PythonRobotics?
- Clone o repositório: git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git Instale as bibliotecas necessárias com pip: pip install -r requirements/requirements.txt Execute qualquer script de exemplo em Python no diretório correspondente
- Onde consigo PythonRobotics?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Lista selecionada de cursos online de robótica, aulas universitárias, livros e recursos práticos, com tags bilíngues, para quem estuda por conta própria.
5,3 mil807UnlicenseAtualizado há 2 meses
Modelos de base, datasets e ferramentas open world da NVIDIA para criar IA física em robôs, veículos autônomos e infraestrutura inteligente.
12,1 mil920Jupyter NotebookOtherAtualizado há 5 dias
Coleção de algoritmos mantida pela comunidade e implementada em Python, voltada ao aprendizado e à educação.
225,4 mil51,2 milPythonMITAtualizado ontem
Base de conhecimento em chinês sobre IA incorporada, com um índice curado de algoritmos, infraestrutura, controle e hardware, além de um tutorial prático de RoboTwin 2.0.
16,6 mil1,1 milOtherAtualizado há 7 dias
Guia de campo interativo em 3D com 63 espécies de insetos modeladas proceduralmente no navegador usando TypeScript e Three.js, sem arquivos de modelo.
79373TypeScriptMITAtualizado há 4 dias