Bibliothèque Python dédiée à la modélisation, la simulation et l'analyse de systèmes robotiques. Elle permet aux ingénieurs, chercheurs et étudiants de concevoir, tester et optimiser des robots virtuels sans matériel physique. Facilite l'apprentissage des concepts robotiques et accélère le prototypage de solutions robotisées.

Ce projet permet de générer des fichiers URDF (Unified Robot Description Format) pour modéliser des robots, notamment des bras robotiques comme le SCARA. Il offre également des outils pour visualiser ces modèles en 3D, facilitant ainsi la conception et le prototypage de systèmes robotiques.

Ce projet fournit une description URDF (Unified Robot Description Format) du robot Franka Emika Panda. Il inclut des paramètres inertiels ajustés pour le dernier lien du robot, permettant une modélisation précise et une simulation réaliste de ses mouvements. Utilisé principalement dans la recherche et l'industrie pour concevoir des systèmes robotisés avancés.

Bibliothèque logicielle dédiée à la modélisation, la simulation et le contrôle de robots. Elle permet de calculer des dynamiques, des forces, des inerties et des trajectoires pour des systèmes robotiques complexes. Utilisée pour concevoir des algorithmes de mouvement, d'équilibre ou d'interaction physique avec l'environnement.

Plateforme dédiée à la conception, la simulation et la programmation de robots via un langage dédié. Permet aux utilisateurs de modéliser des systèmes robotiques, d'écrire des programmes pour contrôler des robots virtuels, et d'analyser les performances des composants logiciels et matériels. Utilisé principalement dans un contexte éducatif ou de recherche pour l'apprentissage de la robotique et de l'ingénierie logicielle.

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.

Cadre logiciel open source dédié à la simulation et à l'analyse de systèmes multi-agents. Il permet de modéliser des environnements où des agents autonomes interagissent, prennent des décisions et exécutent des actions collectives. Idéal pour la recherche en intelligence artificielle, la robotique ou l'étude des comportements émergents dans des systèmes complexes.

Ce projet académique simule le comportement mécanique d'un jeu sur un bras robotisé. Il permet aux utilisateurs de modéliser et tester des mouvements robotiques en collaboration via un dépôt Git. L'objectif est d'analyser les effets de jeu (backlash) dans des systèmes mécaniques complexes pour valider des conceptions avant prototypage physique.

Ce projet développe des réseaux de neurones artificiels homogènes pour étudier et simuler des architectures neuronales complexes. Il vise à améliorer la compréhension des mécanismes d'apprentissage et d'adaptation dans les systèmes intelligents. Les applications potentielles incluent la robotique, l'analyse de données et la modélisation cognitive. Le code est open source et collaboratif, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter et de contribuer aux avancées en IA.

Ce projet fournit un cadre théorique et des outils pour décrire et analyser la cinématique des systèmes robotiques, notamment les moteurs et capteurs. Il établit des conventions claires et des matrices de transformation pour faciliter la modélisation et la compréhension des mouvements dans un environnement robotisé.