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.

CrowdScan est un outil d'analyse de trajectoires de foule qui permet de détecter les zones de forte affluence et d'optimiser la gestion des flux de personnes. Il s'agit d'un outil d'aide à la décision pour les organisateurs d'événements ou les gestionnaires de lieux accueillant du public.

Le projet ptraj est un générateur de trajectoires basé sur des polynômes de degré 5. Il fournit des bibliothèques pour le calcul des coefficients de polynômes, la résolution d'équations polynomiales et l'optimisation de fonctions polynomiales.

Panda_motion est un projet dédié à la planification et au contrôle de mouvements pour des robots manipulateurs. Il permet de simuler des scénarios robotiques complexes et d'optimiser les trajectoires des bras robotiques en temps réel.

Le projet toppra_cartesian_path_planning est une bibliothèque logicielle dédiée à la planification de trajectoires cartésiennes pour robots. Il permet d'optimiser les mouvements de robots industriels en environnement contraint et de simuler leurs déplacements.

Ce projet implémente une méthode d'optimisation pour la résolution de la cinématique inverse dans le domaine de la robotique. Il permet de calculer des trajectoires de bras robotiques en optimisant certains critères, tels que la consommation d'énergie ou la sécurité. Ce projet peut également être utilisé pour résoudre des problèmes d'allocation de ressources en utilisant des méthodes d'optimisation.

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.

Lmpcpoly est un projet qui permet de contrôler des robots industriels en planifiant et en optimisant leurs trajectoires. Il utilise des polytopes pour représenter les contraintes et les limites des robots, et permet de visualiser ces polytopes en temps réel.

La galerie du projet ct (control toolbox) propose des exemples d'utilisation de différents packages, dont bocop et nutopy, pour la simulation de systèmes dynamiques, l'optimisation de coûts et le contrôle de trajectoires. Les exemples sont présentés sous forme de notebooks et de dashboards interactifs.

Le projet optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et au suivi en temps réel. Il permet de simplifier les tâches répétitives, de détecter rapidement les goulets d'étranglement et de prendre des mesures correctives.