model-predictive-control

Planejamento de movimento e navegação de AGV/AMR: implementação de plugin de planejador ROS para A*, JPS, D*, LPA*, D* Lite, Theta*, RRT, RRT*, RRT-Connect, Informed RRT*, ACO, PSO, Voronoi, PID, LQR, MPC, DWA, APF, Pure Pursuit, etc.

O resolvedor de QP (Quadratic Programming) por divisão de operadores

Uma plataforma para pesquisa e avaliação reprodutível de modelos de mundo

Síntese de comportamento em tempo real com MuJoCo, usando Controle Preditivo.

Solvers rápidos e embarcados para controle ótimo não linear e controle preditivo de modelo não linear.

Crocoddyl é uma biblioteca de controle ótimo para controle de robôs sob sequências de contato. Seu solver é baseado em vários algoritmos eficientes semelhantes ao Differential Dynamic Programming (DDP).

Controle preditivo por modelo para microcontroladores, vencedor do prêmio de melhor artigo na ICRA 2024.

Planejamento de movimento (planejamento de caminho e de trajetória/rastreamento) de AGV/AMR: implementação em 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.

Model Predictive Path Integral (MPPI) com dinâmica aproximada implementada em pytorch

Um repositório minimalista e completo para o avanço da ciência de Modelos de Mundo.

Implementação em Python do controlador MPPI (Model Predictive Path-Integral) para entender a ideia básica. As dependências obrigatórias são apenas numpy e matplotlib.

Aprendizado por reforço com controle preditivo de modelo (MPC).

emhass: Gerenciamento de energia para o Home Assistant, é um módulo Python projetado para otimizar sua interface de energia residencial com o Home Assistant.

Otimização embutida não convexa: geração de código para otimização rápida em tempo real + suporte a ROS