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MuJoCo · google-deepmind
Simulateur physique MuJoCo pour la dynamique multiarticulaire et le contact.
Planification et contrôle des mouvementsLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Retrouvez des outils de cinématique, de dynamique, de génération de trajectoire et de planification de mouvement.
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Simulateur physique MuJoCo pour la dynamique multiarticulaire et le contact.
Planification et contrôle des mouvements
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Environnements de simulation physique et d'apprentissage par renforcement basés sur MuJoCo de Google DeepMind.
Planification et contrôle des mouvements
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Algorithmes de cinématique et de dynamique des corps rigides pour les modèles de robots.
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Outils de contrôle optimal pour les systèmes robotiques à contacts multiples.
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Outils de formation, de réglage et d’évaluation pour les agents d’apprentissage par renforcement Stable-Baselines3.
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Bibliothèque d'optimisation de trajectoire C++ pour les robots à pattes.
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Cadre de planification de mouvement de robot pour ROS.
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Collection de contrôle centroïdal pour les robots à pattes
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UMI sur pattes : rendre les politiques de manipulation mobiles grâce à des contrôleurs du corps entier centrés sur la manipulation
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Modèle génératif pour les tâches de planification de mouvement unifiée
Planification et contrôle des mouvementsNOTES DE SÉLECTION
Vérifiez les modèles de robots, les représentations de collisions, les interfaces de synchronisation et de contrôle. Un chemin géométrique réalisable nécessite toujours une validation dynamique et matérielle avant son exécution.
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