Lmpcpp est une bibliothèque logicielle dédiée à la planification de trajectoires et au contrôle de robots mobiles et manipulateurs. Elle permet de générer des trajectoires optimales en termes de temps et d'énergie, en prenant en compte les contraintes de vitesse, d'accélération et d'évitement d'obstacles. Elle s'appuie sur des algorithmes avancés de calcul matriciel et d'optimisation numérique, et offre une interface flexible et facile à utiliser pour les développeurs et les chercheurs en robotique.

Bibliothèque logicielle open source dédiée à la génération de trajectoires en ligne pour des systèmes robotiques ou mécaniques. Elle permet de calculer des mouvements optimaux en temps réel en respectant des contraintes d'accélération, de vitesse et de synchronisation. Compatible avec divers types de données physiques (positions, forces, vitesses), elle facilite l'intégration d'algorithmes de contrôle avancés dans des applications industrielles ou de recherche.

Ce projet propose une méthode innovante pour contrôler le freinage d'un robot en tenant compte des capacités réelles de chaque configuration articulaire, plutôt que des valeurs maximales constantes. En utilisant l'apprentissage par renforcement profond, il apprend une politique de contrôle optimale pour générer des trajectoires de freinage plus efficaces sur les plans temporel et énergétique, surpassant les techniques classiques.

Le projet velocity_qp est un dépôt de code source dédié au contrôle de robots industriels. Il permet de calculer des trajectoires optimales en prenant en compte les forces extérieures et la gravité, offrant ainsi une gestion fine des mouvements des robots.

Ce projet propose des ressources pédagogiques dédiées au contrôle optimal, une branche des mathématiques appliquées essentielle en automatique et en ingénierie. Il inclut des notes de cours détaillées, des sujets de travaux pratiques (TP) et des outils pour l'analyse des systèmes dynamiques. Destiné aux étudiants de l'ENSEEIHT, il couvre des méthodes comme le tir simple, les approches directes et indirectes, ainsi que des applications en navigation marine et en calcul différentiel.

Projet dédié à la création d'un environnement pédagogique pour un cours de contrôle optimal. Il permet aux étudiants et enseignants d'accéder à des outils et ressources spécifiques pour faciliter l'apprentissage et l'enseignement de cette discipline mathématique avancée.

Ce projet développe un package ROS dédié au contrôle d'un robot Franka Emika Panda via des contrôleurs basés sur la programmation quadratique. Il permet d'optimiser les mouvements du robot en temps réel pour des tâches industrielles ou de recherche. Les contrôleurs de vitesse et de couple sont intégrés pour une gestion précise des trajectoires et des forces appliquées.

Le projet abb_qp_controller est une solution de contrôle de robots ABB, intégrant des algorithmes avancés de planification et d'optimisation de trajectoires. Il s'appuie sur le système d'exploitation robotique ROS (Robot Operating System) pour offrir une gestion flexible et efficace des robots.

Ce projet fournit un package ROS pour contrôler un robot Franka Emika Panda à l'aide de contrôleurs par programmation quadratique (QP). Il permet de générer et d'exécuter des trajectoires en simulation ou sur le robot réel, en intégrant des fonctionnalités d'évitement d'obstacles et de gestion de capteurs externes. Les mouvements sont optimisés pour répondre à des contraintes dynamiques et environnementales.

Ce projet fournit une interface pour manipuler des trajectoires robotiques planifiées via MoveIt. Il transforme les trajectoires générées par MoveIt en objets exploitables pour des outils de contrôle, permettant d'accéder à des données de position, vitesse et accélération à n'importe quel instant. L'interface utilise un serveur d'actions pour interagir avec MoveIt et des outils comme toppra pour optimiser les trajectoires. Il est conçu pour être intégré dans des systèmes de contrôle robotique existants.