PASO est un outil dédié à l'orbitographie planétaire et satellitaire. Il permet de modéliser et calculer les trajectoires des corps célestes ainsi que des satellites artificiels. Le projet intègre des méthodes numériques avancées pour simuler les mouvements orbitaux et générer des séries de données précises. Il est également utilisé pour évaluer les écarts entre les modèles théoriques et les observations réelles, facilitant ainsi l'ajustement des paramètres orbitaux.

SympLearn est une bibliothèque Python dédiée à l'apprentissage automatique géométrique et à la simulation de systèmes dynamiques à long terme. Elle permet de modéliser des équations différentielles, d'entraîner des réseaux de neurones pour des problèmes géométriques, et de générer des trajectoires numériques précises. Utilisée dans des contextes scientifiques, elle facilite l'étude de phénomènes physiques comme les champs magnétiques ou les systèmes hamiltoniens.

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.