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legged control · qiayuanl
Cadre de robot à pattes pour le contrôle prédictif, le contrôle de l'ensemble du corps et l'estimation de l'état.
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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Cadre de robot à pattes pour le contrôle prédictif, le contrôle de l'ensemble du corps et l'estimation de l'état.
Planification et contrôle des mouvements
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Pilote ODrive pour ros2_control.
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Outils de génération de mouvements accélérés pour la manipulation de robots.
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Bibliothèque de modélisation de la dynamique des systèmes de corps rigides.
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Bibliothèque de dynamique multicorps pour robots flottants.
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Boîte à outils pour la planification de la locomotion et de la manipulation des robots.
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Modèles de robots manipulateurs différenciables pour l'apprentissage de la dynamique et du contrôle.
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Moteur physique différenciable pour la robotique, l'apprentissage et le contrôle.
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Code et documentation du robot bipède Spryped.
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La mise en œuvre officielle de « AdaPT : vers des styles de tennis professionnels pour les robots humanoïdes avec planification et suivi de mouvements adaptatifs ».
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Implémentation d'un robot mobile autonome avec des systèmes de segmentation sémantique, de détection d'objets, de planification de mouvements et de contrôle
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Amélioration des capacités LLM/VLM pour la planification des tâches et des mouvements du robot avec des outils supplémentaires basés sur des algorithmes.
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Bras bcr : simulation de bras robotique à 7 degrés de liberté avec ROS2 Control, planification de mouvement MoveIt et prise en charge de ROS2 Humble, ROS2 Jazzy, GZ Fortress, GZ Harmonic et NVIDIA Isaac Sim.
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Framework de contrôle optimal reliant CasADi, Ipopt, ACADOS et biorbd.
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Messages du robot, descriptions et contrôleurs pour Boxer.
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Implémentation officielle de Chain-of-Action : Modélisation autorégressive de trajectoire pour la manipulation robotique. Accepté dans NeurIPS 2025.
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Boîte à outils C++ pour la robotique, le contrôle optimal et le contrôle prédictif de modèles.
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Bibliothèque C++ en en-tête uniquement pour les algorithmes de robotique, de contrôle et de planification de chemin. Travail en cours, les contributions sont les bienvenues !
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Recherche sur l'apprentissage des robots utilisant un pré-entraînement séparé aux dynamiques avant et inverse.
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Cadre d'optimisation pour la planification et le contrôle des mouvements des robots.
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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