Planification et contrôle des mouvements

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Simulateur physique MuJoCo pour la dynamique multiarticulaire et le contact.

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

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Environnements de simulation physique et d'apprentissage par renforcement basés sur MuJoCo de Google DeepMind.

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

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Cadre de planification de mouvement de robot pour ROS.

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Contrôleur de marche humanoïde avec diverses méthodes de base

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Collection de contrôle centroïdal pour les robots à pattes

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Exemples de planification de mouvement Python pour les systèmes AGV et AMR.

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Interface C++ pour les solveurs de programmation non linéaire.

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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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Boîte à outils de contrôle optimale pour les systèmes commutés avec des exemples de robotique et d'intégration ROS.

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Génération de trajectoire en ligne pour un mouvement robotique contrôlé.

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

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Implémentation de Dreamer pour l'apprentissage des comportements de contrôle avec des modèles du monde latents.

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Outils cinématiques et dynamiques pour la robotique.

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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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Boîte à outils d'animation dynamique et de robotique pour la dynamique et la simulation.