Planificación y control de movimiento

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Implementaciones de un solo archivo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo.

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Herramientas y modelos para desarrollar controladores humanoides de cuerpo entero.

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Algoritmos de planificación de movimiento basados en muestreo para sistemas robóticos.

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Software de robótica que presenta algoritmos de locomoción con patas y un núcleo controlador basado en impulso con optimización. Software de soporte para robots de clase mundial, incluidos humanoides, pájaros corriendo...

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Modelo de dinámica directa aprendido con aprendizaje de robots y recursos de integración de ROS.

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Marco de aprendizaje por refuerzo para el control humanoide y la investigación de simulación a real.

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Bibliotecas de cinemática y dinámica para mecanismos robóticos.

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

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Biblioteca C++ para algoritmos de dinámica de cuerpos rígidos.

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Entorno para desarrollar y probar algoritmos de planificación de movimiento de robots.

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Un conjunto de herramientas para la optimización y simulación de robots.

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Software de simulación de dinámica multicuerpo.

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Implementaciones de Julia de algoritmos cinemáticos y de dinámica de cuerpos rígidos.

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Método de última generación para la manipulación diestra basada en modelos.

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Este proyecto consiste en la investigación de un robot de 6 grados de libertad. Se creó un modelo 3D del robot en Unity para demostrar la cinemática directa e inversa. Conceptos importantes en robótica como…

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Herramientas de modelado, dinámica y optimización de sistemas robóticos.

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Experimentos de aleatorización de dominios para el control de robots blandos de circuito cerrado.

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EvoBot proporciona un agente y una biblioteca de habilidades reutilizable para las tareas de manipulación de LIBERO.

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Experimentos de control conjunto de algoritmos genéticos para un robot cuadrúpedo.

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Marco MuJoCo para estudiar el comportamiento del robot ante fallas de sensores, actuadores y hardware.

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Una implementación en C++ de Fastron basada en el artículo "Detección de colisiones de proxy basada en aprendizaje para aplicaciones de planificación de movimiento de robots".

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Implementación del Planificador de Movimiento del Proceso Gaussiano 2.

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Código de investigación para el ajuste de políticas asistido por simulación en el aprendizaje de robots de caja negra.

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Experimentos de control compartido y aprendizaje de robots con humanos en el circuito.