Wahrnehmung & Geometrie

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Tief erlernte, NVIDIA-beschleunigte 3D-Objektpositionsschätzung

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AdaptiGraph-Forschungscode für materialadaptive Robotermanipulationsdynamik.

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Werkzeuge für Roboterkinematik, -dynamik und -optimierung.

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Autonome Wahrnehmung

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BiFold-Forschungscode für sprachgesteuertes bimanuelles Falten von Stoffen.

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Sensorkalibrierungstools für autonomes Fahren und Robotik

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Extrinsische Kalibrierung einer Kamera und eines 2D-Lasers

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ROS-Tools und Raspberry Pi-Bilder für PX4-Drohnen.

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Robotik mit GPU-Computing

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Beispiel für die Verbindung einer Isaac GR00T-Richtlinie mit einem simulierten Franka Panda in MuJoCo.

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NVIDIA Halos Outside-In Safety Blueprint erweitert die Roboterwahrnehmung über die Bordsensoren hinaus, indem es externe Infrastrukturkameras und KI-Agenten nutzt, um das Verhalten und die Leistung des Roboters dynamisch zu steuern.

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Hobot StereoNet ist ein leistungsstarker, auf Deep Learning basierender Algorithmus zur Schätzung der Stereotiefe, der von D-Robotics entwickelt wurde. Es verarbeitet Stereobildpaare, um in Echtzeit genaue Tiefenkarten zu erstellen.

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Eine Simulationsumgebung für Reinforcement Learning und Robotikforschung.

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NVIDIA-beschleunigte Apriltag-Erkennung und Posenschätzung.

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Starre Transformationen und Lie-Gruppen für JAX.

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Anleitungen und Code für Deep-Learning-Inferenz auf NVIDIA Jetson mit TensorRT.

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Ein vollständig quelloffener und kompakter Flugroboter mit omnidirektionaler visueller Wahrnehmung

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OpenEyes ist ein Open-Source-Roboter-Vision-Framework für Edge-Geräte

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Forschungscode zur Affordance-Erkennung mit offenem Vokabular in 3D-Punktwolken.

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Eine Spezifikation für das erlaubte egozentrische Unterrichten persönlicher Roboter.

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Erlernen von Roboter-Sprühlackierpfaden aus 3D-Punktwolken.

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Wahrnehmungs- und KI-Komponenten für autonome mobile Robotik.

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Ein ROS 2-Vision-Framework für RoboMaster-Roboter.

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Bibliothek für differenzierbare nichtlineare Optimierung.