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VINS-Fusion · HKUST-Aerial-Robotics
Ein optimierungsbasierter Multisensor-Zustandsschätzer
Navigation & SLAM
Forschen und Lernen / Open Source
Eine Papierliste für das Lernen humanoider Roboter.
Eine Papierliste für das Lernen humanoider Roboter.
Nutzen Sie die Quelle, um Roboterkonzepte, Beispiele und Referenzen zu erkunden. Das Quellenmaterial kann historisch sein; Überprüfen Sie die entsprechende Version und den Kontext.
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Ein optimierungsbasierter Multisensor-Zustandsschätzer
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Visuelle und visuell-inertiale Lokalisierungs- und Kartierungssoftware.
Navigation & SLAM
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Roboter-Lernumgebungen, die auf der beschleunigten MuJoCo-Simulation basieren.
Simulation & Physik
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Teleoperationstools zum Sammeln bimanueller Manipulationsdemonstrationen.
Teleoperationssoftware
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Reinforcement-Learning-Framework für humanoide Kontrolle und Sim-to-Real-Forschung.
Bewegungsplanung und -steuerung
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Ganzkörperkontrollaufgaben zur Bewertung des Lernens humanoider Roboter.
Fortbewegung und Ganzkörperkontrolle