Bewegungsplanung und -steuerung

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Lernen des Vierfüßlergangs, das verstärkendes Lernen und modellprädiktive Kontrolle kombiniert.

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CPG- und Reinforcement-Learning-Steuerung für einen schwimmenden Aalroboter.

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Python-Paket für die symbolische inverse Kinematik eines Roboterarms.

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Ein Python-Wrapper für die inverse IKFast-Kinematik auf dem UR5-Arm.

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Manipulator- und mobile Robotermodelle für die Trajektorienplanung und Aktoranalyse.

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NVIDIA-beschleunigte Pakete für die Planung und Steuerung von Armbewegungen

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Der LangGraph VLA Agent orchestriert die Richtlinien SmolVLA und LeRobot für die mehrstufige Manipulation.

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MAVLink-to-ROS-Gateway für Fahrzeugkommunikation und Bodenkontrollintegration.

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Multi-Roboter-Bewegungsplanung mit Diffusionsmodellen

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Simulator für die Dynamik starrer Körper.

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Willkommen zu einem ausführlichen visuellen Leitfaden zur Bewegungsplanung in der Robotik – dem Gehirn, das dahinter steckt, wie Roboter entscheiden, wohin und wie sie sich bewegen!

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Bewegungsplanung für mobile Roboter. Robotik

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Newton Dynamics-Engine für Echtzeit-Physiksimulation.

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Codegenerierung für nichtkonvexe eingebettete Optimierung mit ROS-Unterstützung.

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Sehr schnelle Bewegungsplanung für Gelenkroboter durch ein wenig vorzeitige Optimierung (C++-Kern mit Python-Bindungen) *weniger als 1 ms für mittelschwere Probleme

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Vierfüßige Steuerungsarchitektur

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RAISIM-Physiksimulationsressourcen für Robotik und KI-Forschung.

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C++-Bibliothek für verstärktes Lernen für Vorhersage und Kontrolle.

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Beispiele und Material zu Roboterkinematik, -dynamik, -steuerung und -lernen.

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Ein Kinova Gen3-Ballausgleichsprojekt unter Verwendung von SAC in MATLAB und Simulink.

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Von der Robotics and Perception Group entwickeltes Quadrocopter-Steuerungsframework

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ROS- und OpenRTM-Controller-Software für den Nextage-Doppelarmroboter.

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C++-Framework für evolutionäre Berechnungen, einschließlich evolutionärer Robotikforschung.

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Bewegungsplanungsinfrastruktur für Industrieroboteranwendungen.