Planejamento e controle de movimento

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Implementações de arquivo único de algoritmos de aprendizagem por reforço profundo.

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Ferramentas e modelos para o desenvolvimento de controladores humanóides de corpo inteiro.

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Algoritmos de planejamento de movimento baseados em amostragem para sistemas robóticos.

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Software de robótica com algoritmos de locomoção com pernas e um núcleo controlador baseado em impulso com otimização. Software de suporte para robôs de classe mundial, incluindo humanóides, pássaros correndo…

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Modelo de dinâmica direta aprendido com aprendizado de robô e recursos de integração ROS.

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Estrutura de aprendizagem por reforço para controle humanóide e pesquisa sim-to-real.

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Bibliotecas de cinemática e dinâmica para mecanismos robóticos.

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Projeto de robô de acionamento diferencial com pacotes ROS 2 e recursos de montagem.

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Biblioteca C++ para algoritmos de dinâmica de corpo rígido.

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Ambiente para desenvolvimento e teste de algoritmos de planejamento de movimento de robôs.

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Um kit de ferramentas para otimização e simulação de robôs.

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Software de simulação de dinâmica multicorpo.

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Implementações Julia de dinâmica de corpo rígido e algoritmos cinemáticos.

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Método de última geração para manipulação hábil baseada em modelo

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Este projeto consiste na pesquisa de um robô com 6 graus de liberdade. Um modelo 3D do robô foi feito no Unity para demonstrar a cinemática direta e inversa. Conceitos importantes em robótica como…

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Ferramentas de modelagem, dinâmica e otimização de sistemas robóticos.

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Experimentos de randomização de domínio para controle de robôs flexíveis em malha fechada.

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EvoBot fornece um agente e uma biblioteca de habilidades reutilizáveis para tarefas de manipulação do LIBERO.

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Experimentos de controle conjunto de algoritmo genético para um robô quadrúpede.

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Estrutura MuJoCo para estudar o comportamento do robô sob falhas de sensores, atuadores e hardware.

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Uma implementação C++ do Fastron baseada no artigo "Learning-Based Proxy Collision Detection for Robot Motion Planning Applications".

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Implementação do Gaussian Process Motion Planner 2.

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Código de pesquisa para ajuste de políticas auxiliado por simulação no aprendizado de robôs de caixa preta.

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Experimentos de aprendizagem de robôs e controle compartilhado human-in-the-loop.