Logiciel

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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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Un agent de navigation par apprentissage par renforcement utilisant des observations lidar et caméra.

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Modèle URDF du robot humanoïde Draco3.

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Outils de modélisation, de dynamique et d'optimisation de systèmes robotiques.

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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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Expériences de randomisation de domaine pour le contrôle de robots logiciels en boucle fermée.

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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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1. Conditions préalables

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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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EAO-SLAM : SLAM d'objets semi-dense monoculaire basé sur l'association de données d'ensemble

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

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Cartographie d'altitude centrée sur le robot pour la navigation tout-terrain.

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Méta-paquet ROS pour le robot Elfin

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Expériences ACT à double vue SO-ARM101 avec des garanties d'exécution documentées.

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Embodied Eval Automation fournit des flux de travail pour collecter des épisodes de référence de robot et de simulateur.

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Code de recherche pour un raisonnement incarné renforcé dans la manipulation de robots.