Software

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Lassen Sie uns Papiersimulationen von Multirobotersystemen, Formationskontrolle, verteilter Optimierung und kooperativer Manipulation reproduzieren.

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DJI Payload SDK für die Entwicklung von Drohnennutzlasten.

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Eine Arbeit über Roboterlernen und adaptive Autonomie im Weltraum.

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Sehr schnelle Bewegungsplanung für Gelenkroboter durch ein wenig vorzeitige Optimierung (C++-Kern mit Python-Bindungen) *weniger als 1 ms für mittelschwere Probleme

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URDF-Modellressourcen für den Poppy Torso-Roboter.

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Pop-up-SLAM: Semantischer monokularer Ebenen-SLAM für Umgebungen mit geringer Textur

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Luftobjekterkennung mit einer Drohne mit PX4-Autopilot und ROS 2. PX4 SITL und Gazebo Garden werden für die Simulation verwendet. YOLOv8 wird zur Objekterkennung verwendet.

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PyBullet-Implementierungen von MuJoCo-Umgebungen im Gym-Stil.

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Archivierte leichte 3D-Physik-Engine.

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Vierfüßige Steuerungsarchitektur

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Trainieren Sie die Fortbewegung des Vierbeiners mithilfe von Verstärkungslernen in Mujoco

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Zusätzliche Helfer für den Oxford Radar RobotCar-Datensatz https://ori.ox.ac.uk/datasets/radar-robotcar-dataset

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RAIDEN ist ein Toolkit für YAM-Roboter, das die Kalibrierung, die koordinierte bimanuelle Datenerfassung und die Datensatzkonvertierung optimiert.

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RAISIM-Physiksimulationsressourcen für Robotik und KI-Forschung.

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Ein Open-Source-End-to-End-Simulationsstapel für autonome mobile Roboter für ROS 2 Jazzy und Gazebo Harmonic.

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Re3Sim: Generierung von High-Fidelity-Simulationsdaten über 3D-fotorealistische Real-to-Sim für Robotermanipulation

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C++-Bibliothek für 3D-Physiksimulation.

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Auf Stichproben basierende Neuverdrahtungsansätze zur Lösung von Bewegungsplanungsproblemen für einen Roboter mit dynamischen Hindernissen

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Eine historische Sammlung von SLAM-Forschungsreferenzen, die bis zur Ausgabe 2021 gepflegt wird.

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Visualisierungstools für Geodaten und Robotik-Debugging.

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Datensatz und Benchmark für die visuelle Sprachnavigation unter Verwendung verweisender Ausdrücke.

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Überdenken des Videogenerierungsmodells für die verkörperte Welt

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Forschungscode für Roboter-Verstärkungslernen ohne Belohnungstechnik.

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Manipulator-Integrationspakete für die Ridgeback-Mobilplattform.