Ce projet développe une méthode pour transformer un profil d'accélération trapézoïdal en une politique de contrôle optimal apprise, visant à améliorer l'efficacité du freinage des robots. L'objectif est de réduire les temps de freinage tout en garantissant la sécurité et la précision des mouvements. Les applications incluent la robotique industrielle, les drones et les systèmes autonomes.

Projet open source dédié à la simulation et au contrôle de drones autonomes, notamment via l'intégration de moteurs physiques comme MuJoCo et Unity. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de tester des algorithmes de vol, de navigation et de coordination en environnement virtuel avant déploiement réel. Les fonctionnalités incluent la gestion de trajectoires, la communication en temps réel et l'analyse de données de vol.

Développement d'un système de navigation autonome pour des drones de surveillance dans des mines abandonnées. Ces drones collectent les données d'un réseau de capteurs en évitant les obstacles et en se repérant dans la mine.