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Biblioteca de aprendizaje por refuerzo C++ para predicción y control.
Planificación y control de movimientoEL DIRECTORIO DE IA INCORPORADO
Descubra el software de simulación de robots, el middleware ROS 2, la planificación de movimientos y las herramientas de aprendizaje de robots Python.
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Biblioteca de aprendizaje por refuerzo C++ para predicción y control.
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Un canal ROS 2 para implementar una política de agarre de manos LEAP aprendida.
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Implementaciones de aprendizaje por refuerzo que incluyen el agarre robótico basado en la visión en PyBullet.
Percepción y geometría
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Repositorio oficial de Github para "Mapa de radiación neuronal renderizable para navegación visual". (Lo más destacado de CVPR 2023)
Navegación y SLAM
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Código de investigación para generalizar las posibilidades de los robots mediante correspondencia semántica.
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Roboscribe-AF proporciona flujos de trabajo de anotación de múltiples agentes para conjuntos de datos de demostración LeRobot.
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Simulación 3D, cinemática directa e inversa de un brazo robótico en C# usando WPF y helix-toolkit
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Aprendizaje por imitación con teleoperación basada en iPhone de un brazo robótico de bajo costo.
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Simulador de brazo robótico UR5 con pinza Robotiq, construido con MuJoCo
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Un proyecto de balanceo de bolas Kinova Gen3 utilizando SAC en MATLAB y Simulink.
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Un entorno de simulación de código abierto basado en ROS para principiantes en robótica
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Exploración autónoma para ROS 2, con dos algoritmos: Wanderer (basado en heurística) y Discoverer (basado en fronteras, eficiente para mapas grandes). El mapeo está a cargo de Google Cartographer (SLAM)…
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La simulación multirobot a gran escala de un almacén repleto en Open 3D Engine (O3DE), se presentará en ROSCon2023
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