运动规划和控制

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用于多关节动力学和接触的MuJoCo物理模拟器。

科研

深度强化学习算法的单文件实现。

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来自Google DeepMind的基于MuJoCo的物理模拟和强化学习环境。

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用于机器人模型的刚体运动学和动力学算法。

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用于具有多个接触点的机器人系统的最优控制工具。

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用于Stable-Baselines3强化学习代理的训练、调整和评估工具。

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用于腿式机器人的C++轨迹优化库。

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用于开发人形全身控制器的工具和模型。

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用于ROS的机器人运动规划框架。

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具有各种基线方法的人形行走控制器

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足式机器人质心控制集

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AGV和AMR系统的Python运动规划示例。

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非线性规划求解器的C++接口。

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UMI on Legs:利用以操纵为中心的全身控制器使操纵策略可移动

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用于具有机器人示例和ROS集成的切换系统的最优控制工具箱。

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用于受控机器人运动的在线轨迹生成。

科研

用于机器人系统的基于采样的运动规划算法。

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用于利用潜在世界模型学习控制行为的梦想家实现。

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用于机器人技术的运动学和动力学工具。

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机器人软件具有腿式运动算法和基于动量的优化控制器核心。世界级机器人的支持软件，包括人形机器人、奔跑的小鸟……

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通过机器人学习和ROS集成资源学习正向动力学模型。

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用于人形控制和模拟真实研究的强化学习框架。

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用于机器人机构的运动学和动力学库。

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用于动力学和模拟的动态动画和机器人工具包。