Ce projet permet de simuler un robot sous-marin autonome (AUV) à l'échelle réelle, équipé de propulseurs, capteurs (IMU, manomètre, caméra) et systèmes de navigation. Il modélise un environnement marin avec fonds marins, courants et compartiments eau/air. Les utilisateurs peuvent tester des commandes de propulsion, analyser les données des capteurs et étudier les interactions physiques en milieu aquatique. L'outil est conçu pour des applications en robotique sous-marine, océanographie ou recherche en ingénierie marine.

MRPT est un framework open source dédié au développement de solutions de navigation et de cartographie pour robots (SLAM). Il fournit des outils pour intégrer des capteurs, simuler des environnements et optimiser les trajectoires robotiques. Utilisé dans la recherche et l'industrie, il permet de créer des systèmes autonomes capables de se localiser et de se déplacer dans des espaces complexes.

Projet académique et technique dédié à la simulation et au développement de robots autonomes utilisant le framework ROS2. Il permet aux étudiants et chercheurs de concevoir, tester et valider des algorithmes de navigation, de perception et de contrôle pour des systèmes robotisés dans des environnements virtuels ou réels.

Projet open source dédié à la simulation d'un drone équipé d'un bras robotisé de type RR (Rotational-Revolute). Il permet de modéliser et tester des mouvements robotiques pour des applications autonomes ou assistées. Utilisé principalement dans la recherche et l'enseignement en robotique.

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.

Ce projet développe des agents autonomes capables d'apprendre et d'optimiser leurs actions dans des environnements simulés. Il utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour entraîner des modèles capables de prendre des décisions complexes. Les applications visent à résoudre des problèmes d'optimisation, de prédiction ou de contrôle dans des domaines variés comme la robotique, les jeux ou la logistique.

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.

Projet académique et de recherche visant à simuler le comportement d'un véhicule autonome nommé Zoe. Il permet de tester des algorithmes de navigation, de perception et de contrôle dans un environnement virtuel. Utilisé pour la formation et la recherche en robotique, il facilite l'expérimentation sans nécessiter de matériel physique. Le projet s'inscrit dans l'écosystème ROS 2, une plateforme standard pour la robotique.

Ce projet permet de simuler et de visualiser en 3D des robots humanoïdes, offrant ainsi la possibilité de les contrôler virtuellement.