Référentiel
VDO_SLAM · halajun
VDO-SLAM : un système SLAM visuel dynamique sensible aux objets
Navigation et SLAMLE 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
VDO-SLAM : un système SLAM visuel dynamique sensible aux objets
Navigation et SLAM
Référentiel
Code de recherche pour l’apprentissage par renforcement avec les compétences acquises à priori.
Cadres d'apprentissage des robots
Référentiel
Implémentations des politiques de manipulation des robots RVT et RVT-2.
Cadres d'apprentissage des robots
Référentiel
Lichtblick est un outil intégré de visualisation et de diagnostic pour la robotique, disponible dans votre navigateur ou sous forme d'application de bureau sous Linux, Windows et macOS.
Outils de visualisation et de données
Référentiel
Apprenez les bases de la robotique grâce à une expérience pratique en utilisant ROS 2 et la simulation Gazebo.
Simulation et physique
Référentiel
Recherche de navigation visuelle avec assistance multimodale naturelle.
Navigation et SLAM
Référentiel
Dépôt GitHub officiel pour l'article « Mémoire de graphiques visuels avec représentation non supervisée pour la navigation visuelle », ICCV 2021
Navigation et SLAM
Référentiel
Code d'apprentissage d'imitation pour la navigation basée sur la vision avec assistance linguistique.
Perception et géométrie
Référentiel
GRIL-Calib : méthode d'étalonnage extrinsèque IMU-LiDAR du robot au sol sans cible utilisant les contraintes de mouvement du plan du sol
Perception et géométrie
Référentiel
CarlaAir : pilotez des drones dans un monde CARLA !! Une infrastructure unifiée pour l’intelligence embarquée air-sol
Simulation et physique
Référentiel
Référentiel
Simulation tactile efficace avec différentiabilité pour la manipulation robotique
Simulation et physique
Référentiel
Actifs URDF, SDF et mesh pour les projets de robotique.
Cadres d'apprentissage des robots
Référentiel
Key.Net : détection de points clés par des filtres CNN fabriqués à la main et appris
Perception et géométrie
Référentiel
Implémentation officielle PyTorch d'ODISE : segmentation panoptique à vocabulaire ouvert avec modèles de diffusion texte-image [Point culminant du CVPR 2023]
Perception et géométrie
Référentiel
R2D2 : Détecteur et descripteur fiables et reproductibles #
Perception et géométrie
Référentiel
Implémentation officielle du « Rejet des vues aberrantes émergentes dans les transformateurs à géométrie visuelle mis à la terre »
Perception et géométrie
Référentiel
C'est une partie de mon mémoire de maîtrise, impliquant le calcul de l'erreur de pose absolue (APE) et de l'erreur de pose relative (RPE) des trajectoires collectées à partir de deux environnements : PySLAM et ORB-SLAM3.
Navigation et SLAM
Référentiel
vMAP : mappage d'objets vectorisés pour le SLAM du champ neuronal
Navigation et SLAM
Référentiel
DynaSLAM est un système SLAM robuste dans les environnements dynamiques pour les configurations monoculaires, stéréo et RVB-D
Navigation et SLAM
Référentiel
📈 RISE : la perception 3D rend l'imitation de robots du monde réel simple et efficace
Perception et géométrie
Référentiel
Une boîte à outils pour l’optimisation et la simulation des robots.
Planification et contrôle des mouvements
Référentiel
Logiciel de simulation de dynamique multicorps.
Planification et contrôle des mouvements
Référentiel
Outils pour lire les objets Dex-Net, saisir et saisir des données de qualité.
Cadres d'apprentissage des robotsConnaissez-vous une ressource qui a sa place ici ?