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motrixsim docs · Motphys
Dokumentation für die Mehrkörperdynamik- und Robotik-Simulations-Engine MotrixSim.
Bewegungsplanung und -steuerungDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Werkzeuge für Kinematik, Dynamik, Trajektoriengenerierung und Bewegungsplanung.
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Dokumentation für die Mehrkörperdynamik- und Robotik-Simulations-Engine MotrixSim.
Bewegungsplanung und -steuerung
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MPC-gesteuerte RL für humanoide Fortbewegung und Manipulation
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Differenzialer mobiler Roboter mit Rädern – nichtlineare modellprädiktive Steuerung basierend auf ROS
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Dieses Repository implementiert Motion Planning Diffusion (MPD) – eine Methode zum Lernen und Planen von Roboterbewegungen mit Diffusionsmodellen.
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Eine C++/CUDA-Implementierung der Model Predictive Path Integral-Steuerung.
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Bewegungsplanungsvorlagen erstellen schnelle, parallele, roboterspezifische Bewegungsplaner.
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MuJoCo-Fortbewegungs-RL-Experimente mit PPO und Domänen-Randomisierung.
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Hybrider Bewegungsplaner im Zusammenhang mit den Artikeln „Trajectory Planning for Quadrotor Swarms“ und „Trajectory Planning for Heterogeneous Robot Teams“.
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Begleitcode zum RA-L/ICRA 2020-Papier: „Online Trajectory Generation with Distributed Model Predictive Control for Multi-Robot Motion Planning“
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Hybrider A*-Pfadplaner für ein autonomes Forschungsfahrzeug.
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Kombiniert symbolische Planer und Black-Box-Sampler für die Roboterplanung.
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Physikalische Simulationsbibliothek für starre Körper, verformbare Festkörper und Flüssigkeiten.
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Proximale Optimierungs-Toolbox für numerische Optimierungsworkflows.
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Aerodynamische Analysesoftware für den Schlagflügelflug.
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Python-Toolbox für Robotikberechnungen.
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Toolkit für die Modellierung und Analyse der Mehrkörperdynamik.
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OpenRAVE-basierte Umgebung für das Prototyping humanoider Robotik.
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Eine Bibliothek für differenzierbare Robotik auf Mannigfaltigkeiten.
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:dog2: Planer und Controller für vierbeinige Manipulatoren mit MPC und WBC basierend auf OCS2: Unitree AlienGo + Z1
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Ein modellprädiktiver Controller für vierbeinige Roboter, der auf dem Einzelstarrkörpermodell basiert und in Python geschrieben ist. Gradientenbasiert (acados) oder Sampling-basiert (jax)
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Rank-Then-Act-Forschungscode zur Steuerung des Frame-Order-Fortschritts.
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Deep RL für die MPC-Steuerung der Fortbewegung von vierbeinigen Robotern
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Für FTC entwickelte Bewegungsplanungsbibliothek für mobile Roboter auf Rädern
Bewegungsplanung und -steuerungAUSWAHLHINWEISE
Überprüfen Sie Robotermodelle, Kollisionsdarstellungen, Timing und Steuerungsschnittstellen. Ein realisierbarer geometrischer Pfad muss vor der Ausführung noch dynamisch und auf Hardwareebene validiert werden.
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