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Visualisierung und Dateninfrastruktur für multimodale Zeitreihen der Robotik.

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dddmr_navigation ist die 3D-Navigationslösung für mobile Roboter, die Kartierung/Lokalisierung/Wahrnehmung/Pfadplanung/Controller/Navigationsstapel umfasst

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Ein Python-Wrapper zum verstärkenden Lernen für Webots.

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Das offizielle Deep-Learning-Framework für Robot Place Learning

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Roboterlernforschung unter Verwendung separater Vorwärts- und Rückwärtsdynamik-Vorschulungen.

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Selbstüberwachte Deep-LiDAR-Odometrie für Roboteranwendungen

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Erlernen geschickter Manipulationsfähigkeiten aus unvollständigen Simulationen

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Bahnplanungs- und Steuerungsalgorithmen für einen Differentialantriebsroboter unter Verwendung von ROS2

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Bibliotheken, Tools und Aufgaben für die Robotikforschung von Google DeepMind.

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Docker- und Docker Compose-Praktiken für ROS-Simulation und Hardware-Workflows.

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https://docs.nav2.org/

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Software für Mark Robers Domino Robot-Projekt.

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URDF-Modell des humanoiden Roboters Draco3.

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Dream to Control: Lernverhalten durch latente Vorstellungskraft, implementiert in PyTorch.

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Tiefgreifende Reinforcement-Learning-Experimente für das Robotergreifen aus Octrees.

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Selbstlernende Erkundung und Kartierung für mobile Roboter durch Deep Reinforcement Learning

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End-to-End-SLAM mit Kamerakalibrierung, monokularer vorheriger Integration und dichtem Rendering

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DSP-SLAM: Objektorientierter SLAM mit Deep Shape Priors

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Implementierung des D*-lite-Algorithmus in Python für „Improved Fast Replanning for Robot Navigation in Unknown Terrain“

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Eine ROS-Implementierung des Dynamic Window Approach-Planers.

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Eine Punktwolken-Registrierungspipeline für die Roboterlokalisierung und 3D-Wahrnehmung.

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Ein auf ROS und Gazebo basierendes Simulationssystem, das speziell für die Aufgabenverteilung mit mehreren Robotern entwickelt wurde (Erkundungs- und Zerstörungsproblem).

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Masterarbeit über gleichzeitige Lokalisierung und Kartierung in dynamischen Umgebungen. Rekonstruiert separat sowohl die statische Umgebung als auch die dynamischen Objekte daraus, wie z. B. Autos.

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Beispiele für eine effiziente Trajektorienoptimierung für die Bewegungsplanung von Robotern