Software

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Visualizzazione e infrastruttura dati per serie temporali multimodali della robotica.

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dddmr_navigation è la soluzione di navigazione 3D per robot mobili che include mappatura/localizzazione/percezione/pianificazione del percorso/controller/stack di navigazione

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Un wrapper di apprendimento per rinforzo Python per Webot.

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Il framework ufficiale di deep learning per il Robot Place Learning

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Ricerca sull'apprendimento dei robot utilizzando il pre-addestramento separato delle dinamiche in avanti e inverse.

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Odometria Deep LiDAR autosupervisionata per applicazioni robotiche

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Apprendimento di abili abilità di manipolazione da simulazioni imperfette

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Algoritmi di pianificazione e controllo del percorso per un robot a guida differenziale che utilizza ROS2

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Librerie, strumenti e attività per la ricerca sulla robotica da Google DeepMind.

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Pratiche Docker e Docker Compose per la simulazione ROS e i flussi di lavoro hardware.

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https://docs.nav2.org/

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Software per il progetto Domino Robot di Mark Rober.

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Modello URDF del robot umanoide Draco3.

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Sogno da controllare: comportamenti di apprendimento mediante immaginazione latente, implementato in PyTorch.

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Esperimenti di apprendimento con rinforzo profondo per la presa robotica degli octree.

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Esplorazione e mappatura con autoapprendimento per robot mobili tramite apprendimento rinforzato profondo

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SLAM end-to-end con calibrazione della fotocamera, integrazione preventiva monoculare e rendering denso

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DSP-SLAM: SLAM orientato agli oggetti con Deep Shape Priors

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Implementazione dell'algoritmo D* lite in Python per "Ripianificazione rapida migliorata per la navigazione robotica in terreni sconosciuti"

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Un'implementazione ROS del pianificatore di approccio a finestra dinamica.

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Una pipeline di registrazione di nuvole di punti per la localizzazione dei robot e la percezione 3D.

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Un sistema di simulazione basato su ROS e Gazebo, appositamente costruito per l'assegnazione di compiti a più robot (problema di esplorazione e distruzione)

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Tesi di Laurea Magistrale su Localizzazione e Mappatura Simultanea in ambienti dinamici. Ricostruisce separatamente sia l'ambiente statico che gli oggetti dinamici da esso, come le automobili.

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Esempi di ottimizzazione efficiente della traiettoria per la pianificazione del movimento dei robot