ROS 运动规划器对比分析

杰仔coding2025-12-19 11:16

ROS 运动规划器对比分析

适用框架: MoveIt (ROS)

📑 目录

  • [📊 规划器综合对比](#📊 规划器综合对比)
  • [🌍 市面上主要使用情况](#🌍 市面上主要使用情况)
  • [📊 按应用场景分类推荐](#📊 按应用场景分类推荐)
  • [🔧 安装与配置指南](#🔧 安装与配置指南)
  • [🎯 推荐组合方案](#🎯 推荐组合方案)
  • [📚 参考资料](#📚 参考资料)

📊 规划器综合对比

完整对比表

# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数
1 [OMPL](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐
2 [CHOMP](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐
3 [STOMP](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐
4 [Pilz](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐
5 [Descartes](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐
6 [TrajOpt](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐
7 [Tesseract](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐
8 [SBPL](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐
9 [GPMP](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐
10 [ITOMP](# 规划器 开发者 类型 规划速度 路径质量 核心特点 适用场景 推荐指数 1 OMPL Stanford/Rice 采样规划 0.1-0.5s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 概率完备，高维空间，50+算法 快速原型，通用规划 ⭐⭐⭐ 2 CHOMP CMU 梯度优化 0.2-1s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 距离场优化，路径平滑，需初始路径 静态环境，高平滑度要求 ⭐⭐⭐⭐ 3 STOMP ROS-Industrial 随机优化 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 软约束避障，无需初始路径，易调优 复杂避障，高质量轨迹 ⭐⭐⭐⭐⭐ 4 Pilz Pilz GmbH 工业规划 <0.05s ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ PLCopen标准，确定性运动，PTP/LIN/CIRC 工业生产线，简单几何轨迹 ⭐⭐⭐⭐ 5 Descartes ROS-Industrial 笛卡尔规划 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 笛卡尔空间，密集路径点，精确控制 轨迹跟踪，喷涂，打磨 ⭐⭐⭐⭐ 6 TrajOpt UC Berkeley 序列凸优化 0.5-2s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续碰撞检测，质量极高，需初始路径 与OMPL组合，高质量要求 ⭐⭐⭐⭐⭐ 7 Tesseract ROS-Industrial 混合框架 0.9s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 集成多种规划器，可组合，工业成熟 工业应用，复杂任务 ⭐⭐⭐⭐⭐ 8 SBPL CMU 图搜索 0.3-1s ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 任意时间算法，动态环境，理论完备 移动机器人，动态环境 ⭐⭐⭐ 9 GPMP Georgia Tech 高斯过程 1-3s ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 连续平滑，处理不确定性，增量优化 研究项目，高平滑度 ⭐⭐⭐⭐ 10 ITOMP KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐) KAIST 增量优化 0.5-1.5s ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 动态环境，接触规划，人机协作 动态环境，人机协作 ⭐⭐⭐

🌍 市面上主要使用情况

本节基于工业机器人领域的实际应用统计，展示各规划器在生产环境中的使用率、应用领域和成熟度。数据来源于 ROS-Industrial 社区调研和主流机器人厂商的技术选型。

主流规划器（生产环境常用）

规划器 使用率 应用领域 成熟度
OMPL ⭐⭐⭐⭐⭐ 最高 通用规划，学术研究，工业原型 非常成熟
STOMP ⭐⭐⭐⭐ 高 工业机器人，复杂避障 成熟
CHOMP ⭐⭐⭐⭐ 高 工业机器人，静态环境 成熟
Pilz ⭐⭐⭐⭐ 高 工业生产线，汽车制造 非常成熟
Tesseract ⭐⭐⭐ 中 高端工业应用，ROS-Industrial项目 成熟

专用规划器（特定场景）

规划器 使用率 应用领域 成熟度
Descartes ⭐⭐⭐ 中 焊接，喷涂，打磨 成熟
TrajOpt ⭐⭐⭐ 中 研究项目，高质量要求 成熟
SBPL ⭐⭐ 低 移动机器人导航 成熟

研究性规划器（实验阶段）

规划器 使用率 应用领域 成熟度
GPMP ⭐ 很低 学术研究 实验阶段
ITOMP ⭐ 很低 学术研究 ⚠️ 维护不活跃

行业应用统计

工业机器人领域:

  • OMPL: 80% 的项目使用（作为基础规划器）
  • STOMP/CHOMP: 40% 的项目使用（优化规划器）
  • Pilz: 30% 的项目使用（工业生产线）
  • Tesseract: 10% 的项目使用（高端应用）

典型组合:

  • 快速开发: OMPL 单独使用
  • 生产应用: OMPL + STOMP/CHOMP 组合
  • 工业标准: Pilz 单独使用
  • 高端应用: Tesseract 框架

详细特性对比

1. OMPL (Open Motion Planning Library)
特性 说明
官网 https://ompl.kavrakilab.org/
算法类型 采样规划 (RRT, PRM, EST, KPIECE等50+算法)
优势 速度快，概率完备，高维空间，不需要初始路径
劣势 路径质量一般，不保证平滑性，需要后处理
安装 sudo apt install ros-noetic-moveit (MoveIt默认包含)
配置 planning_plugin: ompl_interface/OMPLPlanner
2. CHOMP (Covariant Hamiltonian Optimization)
特性 说明
官网 https://github.com/ros-planning/moveit
算法类型 基于梯度的优化，使用距离场
优势 路径平滑，速度快，路径远离障碍物
劣势 需要预计算距离场，可能陷入局部最优，需要初始路径
安装 sudo apt install ros-noetic-moveit-planners-chomp
配置 planning_plugin: chomp_interface/CHOMPPlanner
3. STOMP (Stochastic Trajectory Optimization)
特性 说明
官网 https://github.com/ros-industrial/stomp
算法类型 随机优化，协方差矩阵自适应 (CMA-ES)
优势 无需初始路径，避障能力强，不易陷入局部最优，易调优
劣势 速度略慢，需要调整采样数和迭代次数
安装 sudo apt install ros-noetic-stomp-moveit
配置 planning_plugin: stomp_moveit/StompPlanner
4. Pilz Industrial Motion Planner
特性 说明
官网 https://github.com/PilzDE/pilz_industrial_motion
运动类型 PTP (点到点), LIN (直线), CIRC (圆弧), Blend (混合)
优势 确定性运动，速度极快，符合工业标准
劣势 灵活性较低，仅支持简单几何轨迹
安装 sudo apt install ros-noetic-pilz-industrial-motion-planner
配置 planning_plugin: pilz_industrial_motion_planner/CommandPlanner
5. Descartes (笛卡尔规划器)
特性 说明
官网 https://github.com/ros-industrial-consortium/descartes
工作原理 为每个笛卡尔点求解IK → 构建图 → Dijkstra最优路径
优势 精确控制末端轨迹，自动选择最优关节配置
劣势 计算量大，不处理避障，不适合稀疏路径点
安装 需要从源码编译
最佳组合 Descartes + TrajOpt (笛卡尔规划 + 优化)
6. TrajOpt (轨迹优化)
特性 说明
官网 https://github.com/joschu/trajopt
优化方法 序列凸优化 (SQP)
优势 路径质量最高，连续碰撞检测，可加入复杂约束
劣势 需要初始路径，可能陷入局部最优，计算时间长
vs CHOMP TrajOpt (SQP) vs CHOMP (梯度下降)，质量 TrajOpt ≥ CHOMP
最佳组合 OMPL + TrajOpt (快速规划 + 优化)
7. Tesseract Planning
特性 说明
官网 https://github.com/tesseract-robotics/tesseract
集成规划器 OMPL, TrajOpt, Descartes, STOMP, Simple
组合策略 OMPL→TrajOpt, Descartes→TrajOpt, OMPL→STOMP
优势 灵活组合，性能最优，工业成熟，ROS1/ROS2支持
劣势 学习曲线陡峭，配置复杂
安装 sudo apt install ros-noetic-tesseract
8. SBPL (Search-Based Planning)
特性 说明
官网 https://github.com/sbpl/sbpl
算法 ARA* (任意时间A*), AD* (动态A*), R* (随机A*)
优势 任意时间特性，动态环境，理论完备
劣势 需要离散化，路径质量一般，需要启发式函数
安装 sudo apt install ros-noetic-sbpl
适用 移动机器人导航，动态环境
9. GPMP (Gaussian Process Motion Planner)
特性 说明
官网 https://github.com/gtrll/gpmp2
核心技术 高斯过程 + 因子图优化 + iSAM2
优势 连续平滑，处理不确定性，增量优化
劣势 计算复杂度高，需要GTSAM库，学习曲线陡峭
依赖 GTSAM (Georgia Tech Smoothing and Mapping)
适用 研究项目，高平滑度要求，在线规划
10. ITOMP (Incremental Trajectory Optimization)
特性 说明
官网 https://github.com/Chpark/itomp
核心技术 增量优化 (类似STOMP)
优势 动态环境适应，接触规划，人机协作
劣势 社区较小，文档不完善，维护不活跃
适用 动态环境，人机协作，接触规划
状态 ⚠️ 维护不活跃

📊 按应用场景分类推荐

快速原型开发

排名 规划器 推荐理由
🥇 OMPL-RRTConnect 最快，配置简单
🥈 Pilz PTP 确定性，工业标准
🥉 STOMP 快速集成，质量好

复杂避障环境

排名 规划器 推荐理由
🥇 STOMP 软约束，不易卡住
🥈 OMPL-RRTstar 渐进最优
🥉 SBPL-ARA* 任意时间，动态环境

高精度轨迹跟踪

排名 规划器 推荐理由
🥇 Descartes 笛卡尔空间精确控制
🥈 TrajOpt 优化质量最高
🥉 GPMP 连续平滑

工业生产线

排名 规划器 推荐理由
🥇 Pilz 确定性，PLCopen 标准
🥈 Tesseract 灵活，性能高
🥉 CHOMP 快速，平滑

🔧 安装与配置指南

安装所有规划器

规划器 安装方式 安装命令
OMPL apt 安装 sudo apt install ros-noetic-moveit (MoveIt默认包含)
CHOMP apt 安装 sudo apt install ros-noetic-moveit-planners-chomp
STOMP apt 安装 sudo apt install ros-noetic-stomp-moveit
Pilz apt 安装 sudo apt install ros-noetic-pilz-industrial-motion-planner
Tesseract apt 安装 sudo apt install ros-noetic-tesseract
SBPL apt 安装 sudo apt install ros-noetic-sbpl
Descartes 源码编译 git clone https://github.com/ros-industrial-consortium/descartes.git
TrajOpt 源码编译 git clone https://github.com/joschu/trajopt.git (通常集成在 Tesseract 中)
GPMP 源码编译 需要先安装 GTSAM，参考: https://github.com/gtrll/gpmp2
ITOMP 源码编译 git clone https://github.com/Chpark/itomp.git (⚠️ 维护不活跃)

配置要点

规划器 配置插件 关键参数
OMPL ompl_interface/OMPLPlanner 选择算法 (RRTConnect/RRTstar等)，规划时间限制
CHOMP chomp_interface/CHOMPPlanner 学习率，障碍物代价权重，平滑度权重
STOMP stomp_moveit/StompPlanner 采样数，迭代次数，噪声标准差
Pilz pilz_industrial_motion_planner/CommandPlanner 运动类型 (PTP/LIN/CIRC)，速度/加速度缩放因子

🎯 推荐组合方案

方案 规划流程 总时间 路径质量 特点 适用场景
组合规划 OMPL → TrajOpt/STOMP 0.9秒 ⭐⭐⭐⭐⭐ 快速+优化，质量极高 对路径质量要求高的应用
单独优化规划 STOMP 或 CHOMP 0.6秒 ⭐⭐⭐⭐ 一步到位，平衡性好 通用工业应用
笛卡尔精确控制 Descartes → TrajOpt 1.2秒 ⭐⭐⭐⭐⭐ 精度最高，末端轨迹精确 焊接、喷涂、打磨等轨迹跟踪
工业标准运动 Pilz (PTP/LIN/CIRC) 0.05秒 ⭐⭐⭐⭐ 速度极快，确定性最强 工业生产线，简单几何运动

📚 参考资料

官方文档

资源 链接 说明
OMPL官方文档 https://ompl.kavrakilab.org/ 算法详解、API文档、教程
MoveIt教程 https://ros-planning.github.io/moveit_tutorials/ MoveIt完整教程和示例
Pilz文档 https://github.com/PilzDE/pilz_industrial_motion 工业运动规划器文档
Tesseract文档 https://tesseract-docs.readthedocs.io/ 混合规划框架文档
Descartes文档 https://github.com/ros-industrial-consortium/descartes 笛卡尔规划器文档
ROS-Industrial https://rosindustrial.org/ 工业机器人ROS资源

学术论文

规划器 论文标题 年份
CHOMP "CHOMP: Covariant Hamiltonian optimization for motion planning" 2013
STOMP "STOMP: Stochastic Trajectory Optimization for Motion Planning" 2011
TrajOpt "Finding Locally Optimal, Collision-Free Trajectories with Sequential Convex Optimization" 2013
GPMP "GPMP2: Gaussian Process Motion Planner 2" 2016
SBPL "Anytime Dynamic A*: An Anytime, Replanning Algorithm" 2005

社区资源

资源 链接 说明
ROS Discourse https://discourse.ros.org/ ROS官方论坛
MoveIt GitHub https://github.com/ros-planning/moveit MoveIt源码和问题追踪
ROS-Industrial GitHub https://github.com/ros-industrial 工业机器人相关项目
Stack Overflow 搜索 "moveit planning" 技术问答社区
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