Planification et contrôle des mouvements

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Implémentations en fichier unique d'algorithmes d'apprentissage par renforcement profond.

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Outils et modèles pour développer des contrôleurs humanoïdes du corps entier.

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Algorithmes de planification de mouvement basés sur l'échantillonnage pour les systèmes robotiques.

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Logiciel de robotique comprenant des algorithmes de locomotion sur pattes et un noyau de contrôleur basé sur l'impulsion avec optimisation. Logiciel de support pour les robots de classe mondiale, notamment les humanoïdes, les oiseaux qui courent…

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Modèle de dynamique avancée appris avec des ressources d'apprentissage robotique et d'intégration ROS.

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Cadre d'apprentissage par renforcement pour le contrôle humanoïde et la recherche sim-to-real.

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Bibliothèques de cinématique et de dynamique pour les mécanismes robotiques.

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Projet de robot à entraînement différentiel avec packages ROS 2 et ressources d'assemblage.

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Bibliothèque C++ pour les algorithmes de dynamique des corps rigides.

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Environnement de développement et de test d'algorithmes de planification de mouvements de robots.

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Une boîte à outils pour l’optimisation et la simulation des robots.

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Logiciel de simulation de dynamique multicorps.

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Implémentations Julia d'algorithmes de dynamique et de cinématique des corps rigides.

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Méthode de pointe pour la manipulation adroite basée sur un modèle

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Ce projet consiste en une recherche sur un robot à 6 degrés de liberté. Un modèle 3D du robot a été réalisé sur Unity pour démontrer la cinématique avant et inverse. Des concepts importants en robotique comme…

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

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

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EvoBot fournit une bibliothèque d'agents et de compétences réutilisables pour les tâches de manipulation LIBERO.

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Expériences de contrôle conjoint par algorithme génétique pour un robot quadrupède.

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Cadre MuJoCo pour étudier le comportement des robots en cas de pannes de capteurs, d'actionneurs et de matériel.

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Une implémentation C++ de Fastron basée sur l'article « Learning-Based Proxy Collision Detection for Robot Motion Planning Applications ».

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Implémentation du Processus Gaussien Motion Planner 2.

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Code de recherche pour l'ajustement des politiques assisté par simulation dans l'apprentissage des robots en boîte noire.

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Expériences d'apprentissage robotique et de contrôle partagé avec l'humain dans la boucle.