robotics

AnyLoc: Universelle visuelle Ortserkennung (RA-L 2023)

[NeurIPS 2021] Multiskalen-Benchmarks für multimodales Repräsentationslernen

Python-Implementierung von Verhaltensbäumen.

Ein einheitliches Framework für robotergestütztes Lernen

Punktwolkenbasiertes Graph-SLAM, geschrieben in C++ unter Verwendung der open3D-Bibliothek.

📍PIN-SLAM: LiDAR-SLAM unter Verwendung einer punktbasierten impliziten neuronalen Darstellung zur Erreichung globaler Kartenkonsistenz [TRO 24]

Implementierung des walk-these-ways-Projekts auf Unitree Go2

Dobb·E: Ein Open-Source-Framework für das Erlernen von Haushaltsrobotermanipulationen

Benutzerfreundliche und präzise Hand-Auge-Kalibrierung, die seit Jahren (2016 bis heute) zuverlässig mit Kinect, Kinectv2, RGBD-Kameras, optischen Trackern und verschiedenen Robotern wie dem UR5 und Kuka iiwa arbeitet.

Konvertierung von Onshape-Baugruppen in Roboterdefinitionen (URDF, SDF, MuJoCo) über die Onshape-API

TidyBot++: Ein Open-Source holonomer mobiler Manipulator für das Roboterlernen

Veröffentlicht in Nature Machine Intelligence! Der erste echte Roboter (Quadrokopter) auf Basis von differenzierbarem Physik-Training.

Ein offenes, modulares Framework für Zero-Shot, sprachgesteuerte Pick-and-Drop-Aufgaben in beliebigen Haushalten.

Open Rust Robotics

Softwarepaket und ROS-Wrapper der Aruco Augmented Reality Marker-Detektorbibliothek

VMAS ist ein vektorisierter, differenzierbarer Simulator für effizientes Benchmarking im Multi-Agent Reinforcement Learning. Er besteht aus einer in PyTorch geschriebenen 2D-Physik-Engine und einer Reihe anspruchsvoller Multi-Roboter-Szenarien. Weitere Szenarien lassen sich über eine einfache, modulare Schnittstelle implementieren.

YARP - Noch eine Roboterplattform

Ein ROS-Node zur Durchführung eines probabilistischen 3D/6-DOF-Lokalisierungssystems für mobile Roboter mit 3D-LIDAR(s). Es implementiert eine punktwolkenbasierte Monte-Carlo-Lokalisierung, die eine Referenzpunktwolke als Karte verwendet.

Dieses Projekt bietet Algorithmen-Ingenieuren, die in den Bereich VLA (Vision-Language-Action) einsteigen möchten, ein praxisorientiertes Lern- und Interview-Handbuch. Im Gegensatz zu allgemeinen CV/NLP-Leitfäden konzentriert sich dieses Projekt auf die spezifischen Herausforderungen der Robotik.

ROS-Implementierung des DWA (Dynamic Window Approach) Planners.

Wissen

Die Advanced Proximal Optimization Toolbox.

Visualisierung von URDF/XACRO-Dateien, URDF Viewer für Windows, MacOS und Linux

Python-Bibliothek für LEGO® PoweredUp-Geräte

Implementierung von π₀, der von Physical Intelligence vorgeschlagenen Roboter-Fundamentmodell-Architektur

Demokratisierung von RT-2 "RT-2: Neues Modell übersetzt Vision und Sprache in Aktion".

RAI ist ein herstellerunabhängiges Agenten-Framework für physische KI-Robotik, das ROS 2-Tools für komplexe Aktionen, Szenarien, freie Schnittstellenausführung, Protokollzusammenfassungen und Sprachinteraktion nutzt.

Generator für Laufzeitmonitore für Flug- und Robotikanwendungen.