Logiciel

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Packages d'intégration ROS 2 pour les robots de recherche Franka.

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Packages d'intégration ROS pour les robots de recherche Franka.

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ACDC4Robot : conversion automatisée des conventions de description pour les robots de la conception à l'apprentissage

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Localisation ROS 2 pour robots d'extérieur : IMU, encodeurs de roue et GPS fusionnés dans un UKF à 23 états à 100 Hz. Lorsque l'estimation est erronée, elle indique quel capteur et pourquoi, au lieu de dériver silencieusement.…

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Gaussian-SLAM : SLAM dense photoréaliste avec éclaboussures gaussiennes

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Un outil simple pour générer le terrain du gazebo à l'aide d'images satellite et de données DEM.

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Planification de mouvement autour des obstacles avec optimisation convexe par Marcucci et al, 2023

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Code de recherche pour l'apprentissage des flux de mouvement généraux en tant que moyens de robot.

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Un framework RL robotique léger construit sur Genesis avec des API alignées sur IsaacLab, permettant un développement rapide de tâches et une migration facile à partir des environnements IsaacLab existants.

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Génération de tâches de simulation robotique via de grands modèles de langage

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Boîte à outils GNSS C++20 moderne — Fusion RTK/PPP/CLAS/IMU.

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Un contrôleur de locomotion MPC convexe implémenté dans MuJoCo avec le quadrupède Unitree Go2

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"Bon robot ! Maintenant, regardez ça !" : réutilisation de l'apprentissage par renforcement pour le transfert de tâche à tâche ; et « Bon robot ! » : apprentissage par renforcement efficace pour les tâches visuelles en plusieurs étapes avec transfert du simulateur au réel

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Lissage de chemin basé sur le gradient pour les robots mobiles à roues (GRIPS)

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Exemple de connexion d'une stratégie Isaac GR00T à un Panda Franka simulé dans MuJoCo.

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Implémentation de segmentation sol LiDAR et d’estimation de terrain.

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Expériences d'apprentissage par renforcement en ligne ancrées dans des modèles de langage dans BabyAI-Text.

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Une boîte à outils archivée pour les expériences RL avec ROS 2 et Gazebo.

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Cadre de développement d'environnements robotiques OpenAI Gym simulés avec Ignition Gazebo

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Environnements PyBullet Gymnasium pour l'apprentissage du contrôle des quadricoptères.

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Expériences d'apprentissage par renforcement reproductibles dans Gazebo.

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NVIDIA Halos Outside-In Safety Blueprint étend la perception du robot au-delà des capteurs embarqués en utilisant des caméras d'infrastructure externes et des agents d'IA pour contrôler dynamiquement le comportement et les performances du robot...

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Code de recherche HapticWAM pour distiller le toucher dans un modèle d'action mondiale.

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Quadrotor Hector avec MoveIt ! Cadre de planification des mouvements