Software

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Eine Bibliothek für die nichtlineare Optimierung im großen Maßstab.

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Python-Bindung des SLAM-Graphoptimierungs-Frameworks g2o

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ROS 2-Framework für die autonome Roboternavigation.

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Teleoperierender Franka FER-Roboter mit Meta Quest

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Roboterprojekt mit Differenzialantrieb mit ROS 2-Paketen und Montageressourcen.

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Integrierte ROS-Funktionen für Planung, Prädikateninferenz, Greifersteuerung und Wahrnehmung zur Verwendung mit dem KUKA LBR IIWA und Universal Robots.

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Kommunikationsinfrastruktur für verteilte Roboterdatensysteme.

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Echtzeit-SLAM-System mit umfassenden Funktionen

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MATLAB- und Simulink-Dienstprogramme für Fahrzeugkinematik, Visualisierung und Sensorsimulation.

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Modulare Simulationsmaschine für die Robotikforschung.

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Software-Entwicklungskit für den Oxford Robotcar-Datensatz

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ROS-Pakete ermöglichen die Steuerung, Visualisierung und Simulation des Robotiq 2 Fingers Adaptive Grippers, Modellversion C3

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Sicherheitskritische Steuerungen für die Navigation mit einem/mehreren Robotern: CBF-QP, MPC-CBF usw.

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SOFA-basierter Soft-Roboter RL mit Domänen-Randomisierung.

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ROS-Pakete für mobile Manipulatoren von Hello Robot Stretch.

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Ein unbeaufsichtigtes Open-Source-RL-Framework für die humanoide Steuerung mit FB/TeCH-Training, roboterbewusstem Bewegungsimport und realer Teleoperation.

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Offizielles Repo von „BEVBert: Multimodal Map Pre-training for Language-guided Navigation“

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Gaußscher Splatting SLAM

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RLinf ActProbe erweitert das Lernen zur Verstärkung verkörperter Richtlinien um eine sondierungsbasierte vorzeitige Beendigung.

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Visuelles SLAM-Framework, abgeleitet von OpenVSLAM.

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Ein Plug-and-Play-Bereitstellungsframework für Roboter. Einfach bereitstellen, einfach ausführen.

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Dieses Repository enthält eine Reihe von Tools, die die Verwaltung von Docker-Containern und (ROS-)Images mit transparenter Unterstützung von NVIDIA-Treibern vereinfachen.

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Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter in der IR-SIM-Simulation. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3, PPO, DDPG) lernt ein Roboter, in einem simulierten… zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren.

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Umgebungen zur Haushaltsmanipulation und Ressourcen für das Roboterlernen.