robotics

AnyLoc: Reconocimiento visual universal de lugares (RA-L 2023).

[NeurIPS 2021] Benchmarks multiescala para el aprendizaje de representación multimodal

Implementación en Python de árboles de comportamiento.

Un marco unificado para el aprendizaje de robots

SLAM de grafos basado en nubes de puntos escrito en C++ utilizando la biblioteca Open3D.

📍PIN-SLAM: LiDAR SLAM utilizando una representación neuronal implícita basada en puntos para lograr la consistencia del mapa global [TRO 24].

Despliegue del proyecto walk-these-ways en Unitree Go2

Dobb·E: Un marco de trabajo de código abierto para el aprendizaje de manipulación robótica doméstica

Calibración ojo-mano precisa y fácil de usar que ha funcionado de forma fiable durante años (2016-presente) con Kinect, Kinectv2, cámaras RGBD, rastreadores ópticos y varios robots, incluidos el UR5 y el KUKA iiwa.

Conversión de ensamblajes de Onshape a definiciones de robot (URDF, SDF, MuJoCo) mediante la API de Onshape

TidyBot++: Un manipulador móvil holonómico de código abierto para el aprendizaje robótico.

¡Publicado en Nature Machine Intelligence! El primer robot real (cuadricóptero) basado en entrenamiento de física diferenciable.

Un framework abierto y modular para tareas de pick-and-drop condicionadas por lenguaje y zero-shot en hogares arbitrarios.

Robótica en Rust de código abierto.

Paquete de software y wrappers de ROS para la librería de detección de marcadores de realidad aumentada Aruco

VMAS es un simulador diferenciable vectorizado diseñado para la evaluación comparativa eficiente del aprendizaje por refuerzo multiagente. Consta de un motor de física 2D vectorizado escrito en PyTorch y un conjunto de escenarios desafiantes con múltiples robots. Se pueden implementar escenarios adicionales a través de una interfaz simple y modular.

YARP - Yet Another Robot Platform

Nodo de ROS para realizar un sistema de localización probabilística 3D/6-DOF para robots móviles con LIDAR 3D, implementando localización Monte Carlo basada en nubes de puntos

Implementación en ROS del planificador DWA (Dynamic Window Approach).

Este proyecto tiene como objetivo proporcionar un manual de aprendizaje y entrevistas práctico y totalmente en chino para ingenieros de algoritmos dedicados al campo de VLA (Visión-Lenguaje-Acción). A diferencia de las guías generales de CV/NLP, este proyecto se centra en los desafíos específicos de la robótica.

conocimiento

Caja de herramientas avanzada de optimización proximal

Visualizador de archivos URDF/XACRO que funciona en Windows, macOS y Linux

Biblioteca de Python para dispositivos LEGO® PoweredUp

Democratización de RT-2 "RT-2: Nuevo modelo que traduce visión y lenguaje en acciones".

Implementación de π₀, la arquitectura de modelo fundamental robótico propuesta por Physical Intelligence

RAI es un framework de agentes agnóstico al proveedor para robótica de IA física, que utiliza herramientas de ROS 2 para realizar acciones complejas, escenarios definidos, ejecución de interfaz libre, resúmenes de registros, interacción por voz y más

Generador de monitores en tiempo de ejecución para aplicaciones de vuelo y robótica.