Logiciel

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Visualisation et infrastructure de données pour les séries temporelles multimodales robotiques.

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dddmr_navigation est la solution de navigation 3D pour les robots mobiles comprenant la cartographie/localisation/perception/planification de chemin/contrôleur/pile de navigation

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Un wrapper d'apprentissage par renforcement Python pour Webots.

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Le cadre officiel de Deep Learning pour Robot Place Learning

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Recherche sur l'apprentissage des robots utilisant un pré-entraînement séparé aux dynamiques avant et inverse.

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Odométrie Deep LiDAR auto-supervisée pour les applications robotiques

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Apprendre des compétences de manipulation adroite à partir de simulations imparfaites

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Algorithmes de planification et de contrôle de trajectoire pour un robot à entraînement différentiel utilisant ROS2

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Bibliothèques, outils et tâches pour la recherche en robotique de Google DeepMind.

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Pratiques Docker et Docker Compose pour la simulation ROS et les flux de travail matériels.

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https://docs.nav2.org/

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Logiciel pour le projet Domino Robot de Mark Rober.

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Modèle URDF du robot humanoïde Draco3.

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Rêver à contrôler : apprendre les comportements par l'imagination latente, implémenté dans PyTorch.

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Expériences d'apprentissage par renforcement profond pour la saisie robotique à partir d'octrees.

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Exploration et cartographie en auto-apprentissage pour les robots mobiles via l'apprentissage par renforcement profond

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SLAM de bout en bout avec calibrage de la caméra, intégration préalable monoculaire et rendu dense

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DSP-SLAM : SLAM orienté objet avec des priorités de forme profondes

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Implémentation de l'algorithme D* lite en Python pour "Improved Fast Replanning for Robot Navigation in Unknown Terrain"

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Une implémentation ROS du planificateur Dynamic Window Approach.

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Un pipeline d'enregistrement de nuages de points pour la localisation de robots et la perception 3D.

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Un système de simulation basé sur ROS et Gazebo spécialement conçu pour l'allocation de tâches multi-robots (problème d'exploration et de destruction)

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Mémoire de maîtrise sur la localisation et la cartographie simultanées dans des environnements dynamiques. Reconstruit séparément à la fois l'environnement statique et les objets dynamiques qui en découlent, tels que les voitures.

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Exemples d'optimisation efficace de trajectoire pour la planification des mouvements d'un robot