Ce projet permet de surveiller et d'analyser les conditions de culture de plantes en environnement contrôlé. Il combine des capteurs de température, d'humidité et des tensions différentielles pour mesurer l'état physiologique des plantes. Les données collectées sont utilisées pour optimiser les conditions de croissance et améliorer les rendements agricoles.

Ce projet développe des pipelines logiciels pour l'identification et l'analyse de mouvements humains à partir de données capturées par des capteurs comme le Kinect2. Il permet de tester des algorithmes de détection de posture, de calculer des cinématiques articulaires et de générer des modèles 3D pour des applications en robotique, en animation ou en recherche biomécanique.

Ce projet fournit des bibliothèques logicielles pour interagir avec le capteur de vision Kinect 1. Il permet d'accéder aux flux vidéo RGB, aux données de profondeur et aux informations de mouvement du capteur. Utilisé principalement dans des environnements de recherche et d'enseignement, il facilite le développement d'applications nécessitant une capture 3D en temps réel, comme la robotique, l'analyse de mouvements ou la reconstruction 3D.

Ce projet permet de lire et publier des données issues de systèmes de capture de mouvement (MoCap) utilisant des capteurs comme les Neuron. Il facilite l'intégration de ces données dans des environnements robotiques ou d'analyse, notamment via ROS, pour des applications en animation, simulation ou contrôle de mouvements.

Ce projet permet de contrôler et optimiser les mouvements d'un robot industriel de type Panda pour des applications nécessitant une interaction physique précise. Il intègre des algorithmes de détection de collisions, de gestion des forces et de planification de trajectoires. Le système est conçu pour des environnements industriels ou de recherche, où la collecte et l'analyse de données de capteurs en temps réel sont essentielles pour améliorer les performances robotiques.

Ce projet est un module ROS permettant de suivre et d'analyser les mouvements des personnes à l'aide d'un capteur Kinect. Il fournit des données de position et d'orientation des articulations, ainsi que des informations sur la détection des individus dans un environnement. Utilisé principalement pour des applications en robotique, en recherche ou en analyse biomécanique.

Ce projet permet de capturer et analyser les mouvements d'objets ou de personnes via des capteurs optiques pour optimiser leurs trajectoires. Il est utilisé dans des environnements industriels ou logistiques pour améliorer l'efficacité des déplacements et réduire les coûts opérationnels. Les données collectées sont exploitées pour des analyses prédictives et des ajustements en temps réel.

Système dédié à la mesure et à l'analyse d'angles (Y et Z) ainsi qu'à la gestion de données issues de capteurs. Il permet de configurer des paramètres comme le temps d'intégration, le nombre d'échantillons ou la période d'échantillonnage. Utilisé pour des applications nécessitant une précision dans le suivi de mouvements ou d'orientations.

Ce projet open source permet d'exploiter les données capturées par un capteur Kinect pour les analyser et les intégrer dans des applications utilisant les services cloud d'Azure. Il facilite la création de solutions interactives pour des domaines comme la santé, le sport ou l'industrie, en transformant les mouvements en données exploitables.

Ce projet combine les données de pose 2D d'OpenPose avec les cartes de profondeur du capteur Kinect2 pour générer des squelettes 3D précis. Il permet d'analyser et de modéliser des mouvements humains en trois dimensions, utile pour la recherche en biomécanique, l'animation 3D ou les applications de réalité virtuelle.