Référentiel
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Un moteur physique différenciable et une bibliothèque de dynamique multicorps pour le contrôle et l'apprentissage des robots.
Simulation et physiqueLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Découvrez le logiciel de simulation de robot, le middleware ROS 2, la planification de mouvements et les outils d'apprentissage de robot Python.
Référentiel
Un moteur physique différenciable et une bibliothèque de dynamique multicorps pour le contrôle et l'apprentissage des robots.
Simulation et physique
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ROS 2 Implémentation d'un robot téléopéré avec flux vidéo en direct utilisant webrtc et SLAM utilisant les caméras stéréo de Realsense. Fonctionner sur un Jetson Nano
Navigation et SLAM
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Guides et code pour l'inférence de deep learning sur NVIDIA Jetson avec TensorRT.
Perception et géométrie
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Contrôle de robot précis avec Jev, aperçus physiques et tâches LIBERO configurables.
Cadres d'apprentissage des robots
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Simulateur de robot articulé Python/C++ avec interfaces Gym pour l'apprentissage par renforcement.
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Bibliothèque C++ de physique des corps rigides et de détection de collisions.
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Joycon-Robotics : téléopération pratique et peu coûteuse pour les robots à un et deux bras
Logiciel de téléopération
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Modèle URDF du robot humanoïde JVRC.
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Une collection de filtres de Kalman sur les groupes de Lie.
Cadres d'apprentissage des robots
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Odométrie visuelle inertielle avec capacités SLAM et génération de maillage 3D.
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Ce référentiel implémente la téléopération du robot humanoïde Unitree H1/G1 à l'aide de la caméra Azure Kinect DK.
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Un pipeline d'odométrie LiDAR pour robots mobiles à roues
Navigation et SLAM
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Ce projet est basé sur un bras robotique Kinova URDF converti au format MJCF pour la simulation MuJoCo. Il intègre Pinocchio pour les calculs dynamiques et développe des démos pour la cinématique, la trajectoire…
Planification et contrôle des mouvements
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Simulation et physique
Référentiel
Packages expérimentaux pour les manipulateurs KUKA au sein de ROS-Industrial (http://wiki.ros.org/kuka_experimental)
SDK de robots
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Un ensemble de données de mouvements d'arts martiaux hautement dynamiques (848 échantillons, sous-ensembles Sol/Saut) pour robots humanoïdes, avec reciblage GMR, réglage de la hauteur et pipeline d'entraînement RL (PPO et FastSAC) pour Unitree…
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LAP : la pré-formation langage-action permet un transfert d'incarnation croisé Zero-Shot
Cadres d'apprentissage des robots
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Framework ROS 2 pour lancer et tester plusieurs processus.
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Un cadre d'apprentissage léger pour une manipulation adroite
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Apprentissage d'imitation pour la conduite dans CARLA avec prédiction de waypoints.
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Vérifications d'intégrité en lecture seule pour les ensembles de données LeRobot v2.1.
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