Software

Open Source

https://docs.nav2.org/

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Software für Mark Robers Domino Robot-Projekt.

Forschung

Ein Navigationsagent mit verstärktem Lernen, der Lidar- und Kamerabeobachtungen nutzt.

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URDF-Modell des humanoiden Roboters Draco3.

Forschung

Werkzeuge zur Modellierung, Dynamik und Optimierung von Robotersystemen.

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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

Forschung

Domänen-Randomisierungsexperimente für die Soft-Roboter-Steuerung mit geschlossenem Regelkreis.

Open Source

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“

Open Source

Eine ROS-Implementierung des Dynamic Window Approach-Planers.

Forschung

1. Voraussetzungen

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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.

Forschung

EAO-SLAM: Monokularer halbdichter Objekt-SLAM basierend auf Ensemble Data Association

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Beispiele für eine effiziente Trajektorienoptimierung für die Bewegungsplanung von Robotern

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Roboterzentrierte Höhenkartierung für die Navigation in unebenem Gelände.

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ROS-Metapaket für Elfin-Roboter

Forschung

SO-ARM101 Dual-View-ACT-Experimente mit dokumentierten Laufzeitschutzmaßnahmen.

Forschung

Embodied Eval Automation bietet Workflows zum Sammeln von Roboter-Benchmark- und Simulator-Episoden.

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Forschungscode für verstärktes verkörpertes Denken bei der Robotermanipulation.