Robot-WATCHDOG est un cadre de détection de défaillances pour les robots autonomes, utilisant une représentation par graphes spatio-temporels centrés sur les objets. Il identifie les erreurs relationnelles (saisie d'objets incorrects, violation d'ordre de tâches) en analysant les interactions entre objets dans des scènes dynamiques. Deux détecteurs complémentaires sont déployés : un transformateur graphique prédictif pour les environnements riches en données, et une méthode non paramétrique pour les scénarios avec peu d'exemples. Le système garantit un taux de faux positifs contrôlé grâce à la prédiction conforme, sans nécessiter de données d'échec.

Ce projet est un démonstrateur académique conçu pour illustrer une thèse. Il propose un cadre multimodal permettant de représenter un environnement en combinant des données de perception (vision, capteurs) et des traitements sémantiques. L'objectif est de créer une représentation cohérente et exploitable d'un espace physique, facilitant des applications comme la robotique, la réalité augmentée ou l'analyse de scènes complexes.

Bibliothèque open source dédiée à la robotique et à la manipulation de données géométriques. Elle permet de simuler des mouvements, calculer des trajectoires, analyser des surfaces et traiter des données spatiales pour des applications robotiques avancées. Utilisée pour optimiser les déplacements et les interactions avec l'environnement.

Ce projet est un package ROS2 dédié à la gestion des lectures d'un capteur de force. Il permet de récupérer en temps réel les données de force et de couple depuis un capteur physique, puis de les publier sous forme de flux de données standardisées. Utilisé principalement dans des environnements robotiques ou industriels, il facilite l'intégration et l'analyse des forces appliquées sur des systèmes mécaniques.

Projet dédié à la simulation et au test de systèmes servo-moteurs pour valider des protocoles de communication et analyser les performances mécaniques. Il permet de générer des données pour des scénarios de contrôle et d'automatisation, facilitant ainsi le développement et le débogage de solutions robotiques ou industrielles.

Outil logiciel dédié au traitement et à l'analyse de données issues de scanners laser. Il permet de convertir des scans laser en nuages de points 3D, d'identifier les contours et de déterminer les points les plus proches dans un environnement. Principalement utilisé dans des applications robotiques ou d'inspection industrielle pour la cartographie et la détection d'obstacles.

Bibliothèque C++ dédiée au filtrage de signaux par la méthode de Savitzky-Golay basée sur les polynômes de Gram. Elle permet de lisser des données bruitées, calculer des dérivées numériques et filtrer des rotations ou transformations spatiales. Utilisée en traitement du signal, robotique et analyse de données pour améliorer la précision des mesures tout en réduisant le bruit.

Ce projet fournit un espace de travail Catkin dédié à l'exploitation de capteurs de force dans le domaine de la robotique. Il permet de compiler et d'utiliser directement des nœuds ROS pour acquérir, traiter et analyser des données issues de capteurs de force, facilitant ainsi le développement d'applications robotiques avancées.

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.

AMOEBA est un framework open source conçu pour modéliser et optimiser des systèmes complexes à l'aide d'agents autonomes. Il permet de simuler des interactions entre entités, d'analyser des données spatiales et de détecter des anomalies dans des environnements dynamiques. Utilisé dans des domaines comme la robotique, l'urbanisme ou la gestion de ressources, il facilite la prise de décision en temps réel et l'adaptation automatique des modèles.