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legged control · qiayuanl
Estrutura de robô com pernas para controle preditivo, controle de corpo inteiro e estimativa de estado.
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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Estrutura de robô com pernas para controle preditivo, controle de corpo inteiro e estimativa de estado.
Planejamento e controle de movimento
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Driver ODrive para ros2_control.
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Ferramentas de geração de movimento acelerado para manipulação de robôs.
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Biblioteca para modelagem de dinâmica de sistemas de corpo rígido.
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Biblioteca de dinâmica multicorpo para robôs flutuantes.
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Kit de ferramentas para planejamento de locomoção e manipulação de robôs.
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Modelos diferenciáveis de manipuladores de robôs para aprendizagem de dinâmica e controle.
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Motor de física diferenciável para robótica, aprendizagem e controle.
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Código e documentação para o robô bípede Spryped.
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A implementação oficial de "AdaPT: Rumo a estilos de tênis profissionais para robôs humanóides com planejamento e rastreamento de movimento adaptativo".
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Implementação de um robô móvel autônomo com segmentação semântica, detecção de objetos, planejamento de movimento e sistemas de controle
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Aprimorando a capacidade LLM/VLM para tarefas de robôs e planejamento de movimento com ferramentas extras baseadas em algoritmos.
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braço bcr: Uma simulação de braço robótico de 7 DOF com ROS2 Control, planejamento de movimento MoveIt e suporte para ROS2 Humble, ROS2 Jazzy, GZ Fortress, GZ Harmonic e NVIDIA Isaac Sim
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Estrutura de controle ideal ligando CasADi, Ipopt, ACADOS e biorbd.
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Conjunto de bibliotecas para alcançar locomoção bípede em robôs humanóides
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Mensagens, descrições e controladores do robô para Boxer.
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Implementação oficial de Chain-of-Action: Modelagem Autoregressiva de Trajetória para Manipulação Robótica. Aceito no NeurIPS 2025.
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Caixa de ferramentas C++ para robótica, controle ideal e controle preditivo de modelo.
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Biblioteca C++ somente de cabeçalho para algoritmos de robótica, controle e planejamento de caminho. Trabalho em andamento, contribuições são bem-vindas!
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CRISP – Controladores ROS2 compatíveis para políticas de manipulação baseadas em aprendizagem
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Pesquisa de aprendizagem de robôs usando pré-treinamento separado de dinâmica direta e inversa.
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Algoritmos de planejamento e controle de caminho para um robô de acionamento diferencial usando ROS2
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Exemplos de otimização eficiente de trajetória para planejamento de movimento de robôs
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Estrutura de otimização para planejamento e controle de movimento de robôs.
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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