Wahrnehmung & Geometrie

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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

Forschung

Cornell House Agent Learning Environment und zugehörige Ressourcen.

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

Forschung

Einschränkungsbewusste Imitation-Learning-Forschung für autonome Rennen.

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Robotik mit GPU-Computing

Forschung

🍀 DexTrack: Auf dem Weg zu einer verallgemeinerbaren neuronalen Tracking-Kontrolle für eine geschickte Manipulation anhand menschlicher Referenzen

Forschung

Offizieller Code von „EmbodiedSplat: Online Feed-Forward Semantic 3DGS for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding“

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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.

Forschung

Erlernen von Fußballfähigkeiten für humanoide Roboter: Ein progressives Wahrnehmungs-Handlungs-Framework

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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.

Forschung

Ein integriertes humanoides Kontroll-, Planungs- und Wahrnehmungssystem. Entwickelt vom MIT und der University of Edinburgh für den Boston Dynamics Atlas und die humanoiden Roboter Valkyrie der NASA

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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.

Forschung

Offizielle Umsetzung des Papers: „OptiGeo: Efficient Monocular Geometry for Embodied Perception in Optically Challenging Scenes“

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Eine Spezifikation für das erlaubte egozentrische Unterrichten persönlicher Roboter.