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Visualización e infraestructura de datos para series temporales multimodales de robótica.

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dddmr_navigation es la solución de navegación 3D para robots móviles que incluye mapeo/localización/percepción/planificación de rutas/controlador/pila de navegación

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Un contenedor de aprendizaje por refuerzo de Python para Webots.

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El marco oficial de aprendizaje profundo para Robot Place Learning

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Investigación sobre el aprendizaje de robots utilizando un preentrenamiento separado de dinámica directa e inversa.

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Odometría LiDAR profunda autosupervisada para aplicaciones robóticas

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Aprender habilidades de manipulación diestra a partir de simulaciones imperfectas

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Algoritmos de planificación y control de trayectoria para un robot de accionamiento diferencial utilizando ROS2

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Bibliotecas, herramientas y tareas para la investigación en robótica de Google DeepMind.

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Prácticas de Docker y Docker Compose para simulación de ROS y flujos de trabajo de hardware.

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https://docs.nav2.org/

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Software para el proyecto Domino Robot de Mark Rober.

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Modelo URDF del robot humanoide Draco3.

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Sueño para controlar: aprendizaje de conductas mediante imaginación latente, implementado en PyTorch.

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Experimentos de aprendizaje por refuerzo profundo para el agarre robótico de octárboles.

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Exploración y mapeo de autoaprendizaje para robots móviles mediante aprendizaje por refuerzo profundo

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SLAM de extremo a extremo con calibración de cámara, integración previa monocular y renderizado denso

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DSP-SLAM: SLAM orientado a objetos con prioridades de forma profunda

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Implementación del algoritmo D* lite en Python para "Replanificación rápida mejorada para navegación robótica en terreno desconocido"

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Una implementación ROS del planificador de Enfoque de Ventana Dinámica.

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Un canal de registro de nubes de puntos para localización de robots y percepción 3D.

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Un sistema de simulación basado en ROS y Gazebo que está especialmente diseñado para la asignación de tareas entre múltiples robots (problema de exploración y destrucción).

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Trabajo Fin de Máster sobre Localización y Mapeo Simultáneo en entornos dinámicos. Reconstruye por separado tanto el entorno estático como los objetos dinámicos del mismo, como los coches.

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Ejemplos de optimización eficiente de trayectorias para la planificación del movimiento de robots