Référentiel
paintnet · gabrieletiboni
Apprendre des chemins robotiques de peinture au pistolet à partir de nuages de points 3D.
Perception et géométrieLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Trouvez des bibliothèques de traitement de nuages de points, d’étalonnage et d’estimation géométrique.
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Composants de perception et d'IA pour la robotique mobile autonome.
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Implémentations d'apprentissage par renforcement, y compris la saisie robotique basée sur la vision dans PyBullet.
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Un framework de vision ROS 2 pour les robots RoboMaster.
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Notes de cours et ressources pour un programme de robotique en ligne.
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Il s'agit du référentiel de code pour l'article IEEE-RAL'26 "Super LiDAR Intensity for Robotic Perception""
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Recherche sur la compression de la mémoire épisodique sensible aux tâches pour les agents robotiques.
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Bibliothèque pour l'optimisation non linéaire différentiable.
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Expérience de bras robot impliquant des tâches de lancer et de gardien de but.
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📣 [IEEE IROS 2023] Référentiel officiel de l'article IROS 23 « Reconnaissance de lieux Lidar tenant compte de l'incertitude dans de nouveaux environnements »
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Boîte à outils pour la locomotion des quadrupèdes guidée par la vision, avec workflows de simulation et de déploiement.
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Plateforme d'asservissement visuel pour le contrôle de mouvement basé sur la perception.
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Pipeline modulaire de perception, de planification, de suivi et de tri pour la robotique ML
Perception et géométrieNOTES DE SÉLECTION
Choisissez des outils autour de la modalité du capteur, des hypothèses d’étalonnage et des sorties géométriques requises. Vérifiez la précision numérique, les exigences d'exécution et les conventions de données avant de connecter les pipelines.
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