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Investigación

Una biblioteca para optimización no lineal a gran escala.

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Enlace de Python del marco de optimización de gráficos SLAM g2o

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Marco ROS 2 para navegación de robots autónomos.

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Robot Teleoperador Franka FER con Meta Quest

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Proyecto de robot de accionamiento diferencial con paquetes ROS 2 y recursos de montaje.

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Capacidades ROS integradas para planificación, inferencia de predicados, control de pinzas y percepción para uso con KUKA LBR IIWA y Universal Robots.

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Infraestructura de comunicación para sistemas de datos robóticos distribuidos.

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Sistema SLAM en tiempo real con funciones profundas

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Utilidades MATLAB y Simulink para cinemática, visualización y simulación de sensores de vehículos.

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Motor de simulación modular para la investigación en robótica.

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Kit de desarrollo de software para el conjunto de datos de Oxford Robotcar

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Paquetes ROS que permiten el control, visualización y simulación del modelo Robotiq 2 Fingers Adaptive Grippers versión C3

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Controladores críticos para la seguridad para navegación robótica única o múltiple: CBF-QP, MPC-CBF, etc.

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RL de robot suave basado en SOFA con aleatorización de dominio.

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Paquetes ROS para manipuladores móviles Hello Robot Stretch.

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Un marco de RL no supervisado de código abierto para el control humanoide con capacitación FB/TeCH, importación de movimientos con reconocimiento de robots y teleoperación en el mundo real.

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Repositorio oficial de "BEVBert: Capacitación previa en mapas multimodales para navegación guiada por idiomas"

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SLAM de salpicaduras gaussianas

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RLinf ActProbe agrega la terminación temprana basada en sondas al aprendizaje por refuerzo de políticas incorporadas.

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Marco visual SLAM derivado de OpenVSLAM.

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Un marco de implementación plug-and-play para robots. Simplemente implemente, simplemente hágalo.

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Este repositorio contiene un conjunto de herramientas que simplifica la gestión de contenedores acoplables e imágenes (ROS) con soporte transparente para controladores NVIDIA.

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Aprendizaje por refuerzo profundo para la navegación de robots móviles en simulación IR-SIM. Utilizando redes neuronales DRL (SAC, TD3, PPO, DDPG), un robot aprende a navegar hacia un punto objetivo aleatorio en un entorno simulado...

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Entornos de manipulación doméstica y recursos para el aprendizaje de robots.