打造零成本的 IKFast 在线生成平台
一个完全基于 GitHub 免费服务的机器人逆运动学求解器生成平台
项目背景
在机器人开发中，逆运动学（Inverse Kinematics, IK）求解是一个核心问题。给定机器人末端执行器的目标位置和姿态，如何计算各个关节的角度？传统的数值解法虽然通用，但速度较慢。而 IKFast 能够为特定机器人生成高度优化的解析解代码，速度提升数百倍。
然而，使用 IKFast 的门槛不低：
- 需要安装 OpenRAVE 及其复杂的依赖环境
- 配置过程繁琐，版本兼容性问题频发
- 对新手不友好，学习曲线陡峭
能否让开发者通过浏览器就能生成 IKFast 求解器，无需任何本地配置？这就是 IKFast Online Generator 诞生的初衷。
核心创意：零服务器成本架构
这个项目最大的亮点是完全不需要自己的服务器，所有功能都基于 GitHub 的免费服务实现：
技术栈选择
前端：纯原生 JavaScript（ES6+）
- 无需构建工具，直接部署到 GitHub Pages
- 使用 ES6 模块化组织代码
- 采用 Graphite 模板实现现代化 UI
后端：GitHub Actions + Docker
- 利用 GitHub Actions 的免费计算资源
- 使用
fishros2/openraveDocker 镜像提供 OpenRAVE 环境 - 通过 workflow_dispatch 实现按需触发
存储：GitHub Repository + Artifacts
- URDF 文件存储在仓库的
jobs/current/目录 - 生成结果通过 Artifacts 机制分发
- 7 天自动清理，节省存储空间
部署与使用
快速部署
- Fork 仓库
git clone https://github.com/shine-tong/ikfast-online.git
cd ikfast-online- 配置仓库信息 编辑
docs/js/config.js：
const CONFIG = {
REPO_OWNER: 'your-username',
REPO_NAME: 'ikfast-online',
REPO_BRANCH: 'master'
};- 启用 GitHub Pages
- 进入仓库 Settings → Pages
- Source 选择
master分支的/docs文件夹 - 保存后等待部署完成
- 获取 Personal Access Token
- 访问 GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens
- 生成新 Token，勾选
repo和workflow权限
使用流程
- 认证：输入 GitHub Token 并验证
- 上传：选择 URDF 文件并上传
- 查看链接：自动提取并显示机器人链接结构
- 配置参数：设置 Base Link、End Effector 和求解器类型
- 生成：提交任务并实时查看执行日志
- 下载：获取生成的 C++ 求解器代码
性能与限制
资源配额
- GitHub Actions：每月 2000 分钟免费额度（公开仓库无限制）
- Artifact 存储：500MB 免费空间，7 天自动清理
- API 调用：每小时 5000 次（已认证）
执行性能
- 链接信息提取：1-2 分钟
- 求解器生成：5-15 分钟（取决于机器人复杂度）
- 超时限制：30 分钟
适用场景
✅ 适合：
- 标准串联机械臂（6-7 自由度）
- 学习和原型开发
- 偶尔使用的场景
❌ 不适合：
- 并联机构
- 超过 7 自由度的复杂机器人
- 需要高频生成的生产环境
开源与贡献
这个项目完全开源，欢迎任何形式的贡献：
- 🐛 报告 Bug
- 💡 提出新功能建议
- 📝 改进文档
- 🔧 提交代码修复
- ⭐ 给项目点个 Star
项目地址：https://github.com/shine-tong/ikfast-online
在线体验：https://shine-tong.github.io/ikfast-online/
总结
IKFast Online Generator 证明了一个理念：利用现有的免费服务，可以构建出功能完整、体验良好的 Web 应用，而无需任何服务器成本。
这个项目的核心价值不仅在于降低了 IKFast 的使用门槛，更在于展示了一种创新的架构思路：
- GitHub Pages 作为前端托管
- GitHub Actions 作为计算引擎
- GitHub API 作为数据通道
- Docker 提供隔离的执行环境
希望这个项目能够帮助更多机器人开发者，也希望这种架构思路能够启发更多有趣的应用。
技术栈：JavaScript (ES6+) · GitHub Actions · Docker · OpenRAVE · IKFast
关键词：机器人 · 逆运动学 · 无服务器 · GitHub Pages · 开源
项目状态：✅ 生产可用 · 持续维护
本文介绍的项目完全使用 Kiro AI 编程助手生成，从前端到后端，从测试到文档，展示了 AI 辅助开发的强大能力。
贡献者
shine-tong