Pianificazione e controllo del movimento

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Implementazioni a file singolo di algoritmi di apprendimento per rinforzo profondo.

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Strumenti e modelli per lo sviluppo di controllori umanoidi del corpo intero.

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Algoritmi di pianificazione del movimento basati su campionamento per sistemi robotici.

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Software di robotica con algoritmi di locomozione con gambe e un core controller basato sulla quantità di moto con ottimizzazione. Software di supporto per robot di livello mondiale tra cui umanoidi, uccelli in corsa...

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Modello di dinamica avanzata appresa con apprendimento dei robot e risorse di integrazione ROS.

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Quadro di apprendimento per rinforzo per il controllo degli umanoidi e la ricerca sim-to-real.

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Librerie cinematiche e dinamiche per meccanismi robotici.

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Progetto di robot a guida differenziale con pacchetti ROS 2 e risorse di assemblaggio.

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Libreria C++ per algoritmi di dinamica dei corpi rigidi.

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Ambiente per lo sviluppo e il test di algoritmi di pianificazione del movimento dei robot.

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Un kit di strumenti per l'ottimizzazione e la simulazione dei robot.

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Software di simulazione della dinamica multicorpo.

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Implementazioni di Julia della dinamica dei corpi rigidi e degli algoritmi cinematici.

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Metodo all'avanguardia per la manipolazione abile basata su modelli

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Questo progetto consiste nella ricerca su un robot a 6 gradi di libertà. Un modello 3D del robot è stato realizzato su Unity per dimostrare la cinematica diretta e inversa. Concetti importanti nella robotica come...

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Strumenti di modellazione, dinamica e ottimizzazione di sistemi robotici.

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Esperimenti di randomizzazione del dominio per il controllo di robot soft a circuito chiuso.

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EvoBot fornisce un agente e una libreria di abilità riutilizzabili per attività di manipolazione LIBERO.

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Esperimenti di controllo congiunto di algoritmi genetici per un robot quadrupede.

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Framework MuJoCo per studiare il comportamento del robot in caso di guasti a sensori, attuatori e hardware.

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Un'implementazione C++ di Fastron basata sul documento "Rilevamento delle collisioni proxy basato sull'apprendimento per applicazioni di pianificazione del movimento dei robot".

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Implementazione del Gaussian Process Motion Planner 2.

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Codice di ricerca per l'ottimizzazione delle politiche assistita dalla simulazione nell'apprendimento dei robot a scatola nera.

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Esperimenti di apprendimento robotico e di controllo condiviso human-in-the-loop.