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MuJoCo · google-deepmind
MuJoCo Physiksimulator für Mehrgelenkdynamik und Kontakt.
Bewegungsplanung und -steuerungDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Bewegungsplanung und -steuerung
Finden Sie Werkzeuge für Kinematik, Dynamik, Trajektoriengenerierung und Bewegungsplanung.
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cleanrl · vwxyzjn
Einzeldatei-Implementierungen von Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen.
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dm_control · google-deepmind
MuJoCo-basierte Physiksimulations- und Verstärkungslernumgebungen von Google DeepMind.
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Pinocchio
Algorithmen zur Kinematik und Dynamik starrer Körper für Robotermodelle.
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Crocoddyl
Optimale Steuerungswerkzeuge für Robotersysteme mit mehreren Kontakten.
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rl baselines3 zoo · DLR-RM
Trainings-, Optimierungs- und Bewertungstools für Stable-Baselines3-Agenten für verstärktes Lernen.
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towr · ethz-adrl
C++-Trajektorienoptimierungsbibliothek für Roboter mit Beinen.
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GR00T WholeBodyControl · NVlabs
Werkzeuge und Modelle zur Entwicklung humanoider Ganzkörpercontroller.
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moveit · moveit
Roboter-Bewegungsplanungs-Framework für ROS.
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BaselineWalkingController · isri-aist
Humanoider Gehcontroller mit verschiedenen Basismethoden
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CentroidalControlCollection · isri-aist
Sammlung der Schwerpunktsteuerung für Roboter mit Beinen
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python motion planning · ai-winter
Beispiele für Python-Bewegungsplanung für AGV- und AMR-Systeme.
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ifopt · ethz-adrl
C++-Schnittstelle zu nichtlinearen Programmierlösern.
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umi-on-legs · real-stanford
UMI auf Beinen: Manipulationsrichtlinien mit manipulationszentrierten Ganzkörpercontrollern mobil machen
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ocs2 · leggedrobotics
Optimale Steuerungs-Toolbox für geschaltete Systeme mit Robotik-Beispielen und ROS-Integration.
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Ruckig
Online-Trajektoriengenerierung für kontrollierte Roboterbewegungen.
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OMPL
Abtastbasierte Bewegungsplanungsalgorithmen für Robotersysteme.
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dreamer · danijar
Dreamer-Implementierung zum Erlernen von Kontrollverhalten mit latenten Weltmodellen.
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kindr · ANYbotics
Kinematik- und Dynamikwerkzeuge für die Robotik.
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ihmc-open-robotics-software · ihmcrobotics
Robotiksoftware mit Algorithmen zur Fortbewegung auf Beinen und einem impulsbasierten Controller-Kern mit Optimierung. Unterstützende Software für Weltklasse-Roboter, darunter Humanoide, Laufvögel usw.
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fdm · leggedrobotics
Erlerntes Vorwärtsdynamikmodell mit Ressourcen für Roboterlernen und ROS-Integration.
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Reinforcement-Learning-Framework für humanoide Kontrolle und Sim-to-Real-Forschung.
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Kinematik- und Dynamikbibliotheken für Robotermechanismen.
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Dynamic Animation and Robotics Toolkit für Dynamik und Simulation.
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