model-predictive-control
Dépôts open source suivis étiquetés model-predictive-control, triés par étoiles.
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Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés model-predictive-control.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
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Planification de mouvement et navigation pour AGV/AMR : implémentation de plugins de planification ROS pour A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, ACO, PSO, Voronoi, PID, LQR, MPC, DWA, APF, Pure Pursuit, etc.
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- #3
Une plateforme pour la recherche et l'évaluation reproductibles de modèles du monde.
★ 2 169+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Synthèse de comportement en temps réel avec MuJoCo, utilisant le contrôle prédictif.
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Solveurs rapides et embarqués pour le contrôle optimal non linéaire et le contrôle prédictif par modèle non linéaire
★ 1 455+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Crocoddyl est une bibliothèque de contrôle optimal pour le contrôle de robots sous séquences de contact. Son solveur est basé sur divers algorithmes efficaces de type Differential Dynamic Programming (DDP).
★ 1 296+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
Contrôle prédictif par modèle pour microcontrôleurs, prix du meilleur article ICRA 2024
★ 1 085+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #8
Planification de mouvement (planification de trajectoire et suivi) pour AGV/AMR : implémentation en Python de Dijkstra, A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, (Lazy)Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, Voronoi, PID, DWA, APF, LQR, MPC, RPP, Bezier, Dubins, etc.
★ 1 082+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Implémentation en PyTorch du contrôle prédictif par modèle (MPPI) avec dynamique approximative.
★ 756+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Un dépôt minimaliste et complet pour faire progresser la science des modèles mondiaux.
★ 729+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Implémentation Python du contrôleur MPPI (Model Predictive Path-Integral) pour comprendre le principe de base. Les seules dépendances obligatoires sont numpy et matplotlib.
★ 717-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12
Apprentissage par renforcement avec commande prédictive par modèle
★ 710+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
emhass : Gestion de l'énergie pour Home Assistant, est un module Python conçu pour optimiser l'interfaçage de votre énergie domestique avec Home Assistant.
★ 672+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #14
Optimisation embarquée non convexe : génération de code pour l'optimisation rapide en temps réel + support ROS
★ 646+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
