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CarlaAir : pilotez des drones dans un monde CARLA !! Une infrastructure unifiée pour l’intelligence embarquée air-sol

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Méta-paquet ROS DH-Robotics

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Base de code officielle pour "Faites ce que je fais : données de manipulation adroite à partir de vidéos humaines de tous les jours"

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DynaVINS : Un SLAM Visuel-Inertiel pour les Environnements Dynamiques

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Un cadre général de localisation et de cartographie simultanées qui prend en charge la méthode basée sur les fonctionnalités ou directe et différents capteurs, notamment une caméra monoculaire, des capteurs RVB-D ou tout autre type d'entrée, peuvent…

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Un cadre de téléopération polyvalent pour la manipulation robotique utilisant Meta Quest3

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Simulation tactile efficace avec différentiabilité pour la manipulation robotique

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Un cou robotique open source et full-stack pour une perception active

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DexUMI : Utiliser la main humaine comme interface de manipulation universelle pour une manipulation adroite

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Plateforme modulaire pour la simulation de l'intelligence incorporée et les workflows d'apprentissage.

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Modèles d'action vidéo pour un contrôle de robot généralisable au-delà des VLA

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Actifs URDF, SDF et mesh pour les projets de robotique.

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Key.Net : détection de points clés par des filtres CNN fabriqués à la main et appris

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Implémentation publique de « Au-delà des représentations cartésiennes pour les descripteurs locaux », ICCV 2019

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Implémentation officielle PyTorch d'ODISE : segmentation panoptique à vocabulaire ouvert avec modèles de diffusion texte-image [Point culminant du CVPR 2023]

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R2D2 : Détecteur et descripteur fiables et reproductibles #

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Implémentation officielle du « Rejet des vues aberrantes émergentes dans les transformateurs à géométrie visuelle mis à la terre »

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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.

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Une implémentation jouet du SLAM monoculaire écrite lors d'une diffusion en direct

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gradslam est une bibliothèque SLAM dense différenciable open source pour PyTorch

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vMAP : mappage d'objets vectorisés pour le SLAM du champ neuronal

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Outils de collecte de données de capture de mouvement pour une manipulation adroite des robots.

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DynaSLAM est un système SLAM robuste dans les environnements dynamiques pour les configurations monoculaires, stéréo et RVB-D

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📈 RISE : la perception 3D rend l'imitation de robots du monde réel simple et efficace