Ce projet fournit un framework open source pour le contrôle, la simulation et l'optimisation de robots industriels, notamment des bras robotisés comme ceux de la marque Franka Emika. Il permet de gérer des trajectoires, des forces, des impédances et des mouvements en temps réel, facilitant ainsi l'automatisation et la collaboration entre robots dans des environnements industriels ou de recherche.

Ce projet fournit une interface de communication UDP dédiée à la gestion et au contrôle des mains robotisées Shadow. Il permet la transmission bidirectionnelle de données tactiles, d'efforts et d'états articulaires entre un PC et un robot, facilitant ainsi des interactions précises et en temps réel. Utilisé principalement dans le cadre de la robotique avancée et de la recherche en manipulation robotique, il s'intègre avec des frameworks comme ROS pour des applications industrielles ou scientifiques.

Ce projet fournit une interface logicielle pour contrôler et interagir avec le robot Franka Panda. Il facilite l'intégration du robot dans des environnements industriels ou de recherche en offrant des outils pour la programmation, le déploiement et la gestion des commandes robotiques. Il est conçu pour être utilisé par des développeurs ou des chercheurs en robotique.

Ce projet développe des simulations robotiques pour les TurtleBot 3 dans un environnement ROS. Il permet de tester des algorithmes de contrôle en formation (leader-follower) et de consensus distribué entre plusieurs robots. Les simulations sont exécutées dans Gazebo, un simulateur 3D open-source, et utilisent des scripts Python pour implémenter les comportements robotiques. Le package est conçu pour être utilisé dans un cadre pédagogique ou de recherche au sein de CentraleSupélec.

SPRING Architecture est un cadre de travail open source conçu pour développer des robots sociaux capables d'interagir naturellement avec les humains. Il intègre des modules avancés pour la détection et le suivi de personnes, la reconnaissance faciale, l'analyse des émotions, la synthèse vocale et la planification d'actions. Le projet facilite la collaboration entre institutions de recherche en robotique pour créer des robots autonomes et interactifs, adaptés à des environnements comme les hôpitaux, les musées ou les espaces publics.

Ce projet implémente l'algorithme A* en Java pour résoudre des problèmes de cheminement de manière optimale. Il permet de trouver le trajet le plus court ou le moins coûteux entre deux points en tenant compte des obstacles et des contraintes. Utilisé dans des domaines comme la robotique, les jeux vidéo ou la logistique, il est particulièrement efficace pour les recherches dans des environnements complexes.

Application dédiée à la manipulation robotique d'objets déformables ou rigides utilisant la plateforme BAZAR. Elle permet de contrôler des bras robotisés en temps réel pour des tâches de déformation, de manipulation coopérative ou de simulation. L'application s'appuie sur des algorithmes de servoing et des capteurs visuels pour adapter les mouvements aux objets détectés. Développée pour des environnements industriels ou de recherche en robotique.

Interface logicielle permettant la communication UDP entre un ordinateur et la plateforme robotique Neobotix MPO700. Ce projet facilite l'envoi de commandes, la réception d'états et la gestion des interactions en temps réel avec le robot, tout en supportant l'intégration de capteurs externes comme le Hokuyo pour des applications industrielles ou de recherche.

Ce projet développe un contrôleur générique de couple articulaire pour robots, basé sur une formulation de programmation quadratique (QP). Il permet une gestion fine des mouvements en simulant des environnements robotiques comme le robot Franka Emika Panda. Le logiciel inclut des outils de simulation (Gazebo) et s'intègre avec des frameworks robotiques existants pour faciliter l'innovation en robotique industrielle et de recherche.

GOAG est un modèle génératif innovant conçu pour planifier des préhensions robotiques dextres. Il apprend une représentation compacte des surfaces de contact d'une pince spécifique, permettant d'échantillonner efficacement des configurations de préhension valides sans dépendre de données d'entraînement spécifiques à un objet. Cela facilite la manipulation d'objets variés par des robots dans des environnements industriels ou de recherche.