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GCNv2_SLAM · jiexiong2016
Sistema SLAM em tempo real com recursos profundos
Navegação e SLAMO DIRETÓRIO DE IA INCORPORADO
Descubra software de simulação de robôs, middleware ROS 2, planejamento de movimento e ferramentas de aprendizagem de robôs Python.
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Sistema SLAM em tempo real com recursos profundos
Navegação e SLAM
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Parâmetros declarativos do ROS 2
Middleware e comunicação
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Ferramentas de pesquisa para manipulação móvel.
Estruturas de aprendizagem de robôs
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Pacote de replicação do artigo intitulado "Como você arquiteta seus robôs? Estado da prática e diretrizes para sistemas baseados em ROS" publicado no ICSE-SEIP 2020
Estruturas de aprendizagem de robôs
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Utilitários MATLAB e Simulink para cinemática de veículos, visualização e simulação de sensores.
Simulação e física
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RL aumentado pelo planejador de movimento para manipulação em ambientes obstruídos.
Estruturas de aprendizagem de robôs
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Ferramentas para explorar simetrias morfológicas em robótica
Planejamento e controle de movimento
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Motor de simulação modular para pesquisa em robótica.
Simulação e física
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O código do artigo 'Rumo ao aprendizado de um modelo generalista para navegação incorporada'
Navegação e SLAM
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SLAM gráfico baseado em Pointcloud escrito em C++ usando a biblioteca open3D.
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Complemento do Blender para criação de modelos de robôs URDF, SDF e SMURF.
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Braço UR5 estilo ginásio com pinça Robotiq-85/140 no simulador Bullet
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Simuladores quase físicos parametrizados para transferência de manipulações hábeis
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Implementação de middleware ROS 2 usando eProsima Fast DDS.
Middleware e comunicação
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Kit de desenvolvimento de software para o conjunto de dados Oxford Robotcar
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Pacotes ROS que permitem o controle, visualização e simulação das pinças adaptativas de 2 dedos Robotiq modelo C3
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Extrai e redireciona animações FBX para referências de movimento de robô.
Software de teleoperação
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Tempo de execução de IA física para agentes incorporados – ação governada, experiência verificada, memória física e evolução de habilidades.
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Controladores críticos de segurança para navegação robótica simples/multi: CBF-QP, MPC-CBF e etc.
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Pilha de aprendizagem de robô SO-101 com teleoperação e fluxos de trabalho de aprendizagem MuJoCo.
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RL de robô suave baseado em SOFA com randomização de domínio.
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Pacotes ROS para manipuladores móveis Hello Robot Stretch.
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Uma estrutura RL não supervisionada de código aberto para controle humanóide com treinamento FB/TeCH, importação de movimento com reconhecimento de robô e teleoperação no mundo real.
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Repo oficial de "BEVBert: Pré-treinamento de mapas multimodais para navegação guiada por idioma"
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