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Vamos reproduzir simulações em papel de sistemas multi-robôs, controle de formação, otimização distribuída e manipulação cooperativa.

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DJI Payload SDK para desenvolvimento de carga útil de drones.

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Uma tese sobre aprendizagem de robôs e autonomia adaptativa no espaço.

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Planejamento de movimento muito rápido para robô articulado, através de um pouco de otimização prematura (núcleo C++ com ligações Python) *menos de 1ms para problemas moderados

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Ativos do modelo URDF para o robô Poppy Torso.

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SLAM pop-up: SLAM de plano monocular semântico para ambientes de baixa textura

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Detecção de Objetos Aéreos usando Drone com Piloto Automático PX4 e ROS 2. PX4 SITL e Gazebo Garden usados para Simulação. YOLOv8 usado para detecção de objetos.

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Implementações PyBullet de ambientes MuJoCo estilo ginásio.

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Mecanismo de física 3D leve arquivado.

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Arquitetura de controle quadrúpede

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Treine a locomoção quadrúpede usando aprendizagem por reforço em Mujoco

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Auxiliares adicionais para o conjunto de dados Oxford Radar RobotCar https://ori.ox.ac.uk/datasets/radar-robotcar-dataset

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RAIDEN é um kit de ferramentas para robôs YAM que agiliza a calibração, a coleta bimanual coordenada de dados e a conversão de conjuntos de dados.

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Recursos de simulação física RAISIM para pesquisa em robótica e IA.

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Uma pilha de simulação de robô móvel autônomo de código aberto de ponta a ponta para ROS 2 Jazzy e Gazebo Harmonic.

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Re3Sim: Gerando Dados de Simulação de Alta Fidelidade via Real-to-Sim Fotorrealista 3D para Manipulação Robótica

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Biblioteca C++ para simulação de física 3D.

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Abordagens de religação baseadas em amostragem para resolver problemas de planejamento de movimento para um robô com obstáculos dinâmicos

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Uma coleção histórica de referências de pesquisa SLAM, mantida até sua edição de 2021.

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Ferramentas de visualização para dados espaciais e depuração robótica.

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Conjunto de dados e benchmark para navegação em linguagem visual usando expressões de referência.

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Repensando o modelo de geração de vídeo para o mundo incorporado

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Código de pesquisa para aprendizagem por reforço de robôs sem engenharia de recompensa.

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Pacotes de integração de manipuladores para a plataforma móvel Ridgeback.