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MuJoCo · google-deepmind
Simulador de física MuJoCo para dinâmica multiarticular e contato.
Planejamento e controle de movimentoO DIRETÓRIO DE IA INCORPORADO
Encontre ferramentas de cinemática, dinâmica, geração de trajetória e planejamento de movimento.
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Simulador de física MuJoCo para dinâmica multiarticular e contato.
Planejamento e controle de movimento
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Simulação de física baseada em MuJoCo e ambientes de aprendizagem por reforço do Google DeepMind.
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Algoritmos de cinemática e dinâmica de corpo rígido para modelos de robôs.
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Ferramentas de controle ideal para sistemas robóticos com múltiplos contatos.
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Ferramentas de treinamento, ajuste e avaliação para agentes de aprendizagem por reforço Stable-Baselines3.
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Biblioteca de otimização de trajetória C++ para robôs com pernas.
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Estrutura de planejamento de movimento de robô para ROS.
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Controlador de caminhada humanóide com vários métodos de linha de base
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Coleção de controle centroidal para robôs com pernas
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Exemplos de planejamento de movimento em Python para sistemas AGV e AMR.
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Interface C++ para solucionadores de programação não linear.
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UMI on Legs: Tornando as políticas de manipulação móveis com controladores de corpo inteiro centrados na manipulação
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Um analisador Python URDF com suporte de visualização.
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Biblioteca Python para cinemática inversa.
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Simulador de veículos e robôs móveis com APIs C++ e Python.
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Biblioteca de dinâmica inversa de espaço de tarefas construída em Pinóquio.
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Biblioteca de dinâmica multicorpo C++ para sistemas mecânicos e biomecânicos articulados.
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Modelo generativo para tarefas do Unified Motion Planning
Planejamento e controle de movimentoNOTAS DE SELEÇÃO
Verifique modelos de robôs, representações de colisão, temporização e interfaces de controle. Um caminho geométrico viável ainda precisa de validação dinâmica e em nível de hardware antes da execução.
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