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Marco de robot con patas para control predictivo, control de todo el cuerpo y estimación del estado.
Planificación y control de movimientoEL DIRECTORIO DE IA INCORPORADO
Encuentre herramientas de cinemática, dinámica, generación de trayectorias y planificación de movimientos.
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Marco de robot con patas para control predictivo, control de todo el cuerpo y estimación del estado.
Planificación y control de movimiento
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Controlador ODrive para ros2_control.
Planificación y control de movimiento
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Herramientas de generación de movimiento acelerado para manipulación de robots.
Planificación y control de movimiento
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Biblioteca para modelar la dinámica de sistemas de cuerpos rígidos.
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Biblioteca de dinámica multicuerpo para robots flotantes.
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Kit de herramientas para la planificación de la locomoción y manipulación de robots.
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Modelos diferenciables de manipuladores de robots para el aprendizaje de dinámica y control.
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Motor de física diferenciable para robótica, aprendizaje y control.
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Código y documentación para el robot bípedo Spryped.
Planificación y control de movimiento
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La implementación oficial de "AdaPT: Hacia estilos de tenis profesionales para robots humanoides con seguimiento y planificación de movimiento adaptativo".
Planificación y control de movimiento
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Implementación de un robot móvil autónomo con sistemas de segmentación semántica, detección de objetos, planificación de movimiento y control.
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Mejora de la capacidad LLM/VLM para la planificación de movimientos y tareas de robots con herramientas adicionales basadas en algoritmos.
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bcr arm: una simulación de brazo robótico de 7 grados de libertad con ROS2 Control, planificación de movimiento MoveIt y soporte para ROS2 Humble, ROS2 Jazzy, GZ Fortress, GZ Harmonic y NVIDIA Isaac Sim
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Marco de control óptimo que vincula CasADi, Ipopt, ACADOS y biorbd.
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Conjunto de bibliotecas para lograr la locomoción bípeda en robots humanoides
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Mensajes, descripciones y controladores de robots para Boxer.
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Implementación oficial de Cadena de acción: modelado autorregresivo de trayectoria para manipulación robótica. Aceptado en NeurIPS 2025.
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Caja de herramientas C++ para robótica, control óptimo y control predictivo de modelos.
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Biblioteca C++ de solo encabezado para algoritmos de robótica, control y planificación de rutas. Trabajo en progreso, ¡contribuciones son bienvenidas!
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CRISP: controladores ROS2 compatibles con políticas de manipulación basadas en el aprendizaje
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Investigación sobre el aprendizaje de robots utilizando un preentrenamiento separado de dinámica directa e inversa.
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Algoritmos de planificación y control de trayectoria para un robot de accionamiento diferencial utilizando ROS2
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Ejemplos de optimización eficiente de trayectorias para la planificación del movimiento de robots
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Marco de optimización para la planificación y el control del movimiento del robot.
Planificación y control de movimientoNOTAS DE SELECCIÓN
Verifique modelos de robots, representaciones de colisiones, interfaces de control y temporización. Una ruta geométrica factible aún necesita validación dinámica y a nivel de hardware antes de su ejecución.
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