LiDAR-慣性オドメトリ用のFASTLIO2のROS2対応版で、ループクロージャー、再局所化、マップの一貫性最適化を追加し、ロボットのマッピングとナビゲーションにおけるドリフトを防止します。

8チャンネルBLEハードウェアとPythonおよびAndroid用SDKを備えた低コストでオープンソースの脳-コンピュータインターフェースプラットフォーム。

PyTorchベースのライブラリで、ロボティクスのスパース問題（例：バンドル調整、ポーズグラフ最適化）に正確な2次最適化（Levenberg-Marquardt、Schur補完）を提供。CUDA加速、PyPose統合、torch.compile対応を備えています。

多様な人間型および四足歩行環境と、広範なモーションキャプチャデータセットを備えた、全身制御のためのイミテーション学習ベンチマーク。

ロボット工学および具身AI（Embodied AI）向けの低コスト・オープンソースのLiDAR-Inertial-Visual融合感知キット。3D空間認識のためのハードウェア設計とソフトウェアドライバを提供します。

ヒューマノイドロボット向けのリアルタイム非線形モデル予測制御 (NMPC) で、移動操作 (loco-manipulation) のために全階次トルクレベルの動力学を最適化します。

Franka Robotics の研究用アームおよびモバイルプラットフォームの効率的な制御と開発を可能にする ROS 2 統合です。

PyRoboSim は、振る舞いプロトタイピングのための 2D モバイルロボットシミュレーターであり、オプションで ROS 2 と統合可能です。

航空宇宙およびロボティクス分野の高整合性リアルタイム組み込みシステム向け、堅牢な Cyphal/CAN トランスポート層の C 言語実装。

従来のハンドクラフト特徴量を SuperPoint と LightGlue 深度学習モデルに置き換えることで、困難な撮影条件に対応するリアルタイム・ビジュアル・慣性 SLAM フレームワークです。

MuJoCo 物理シミュレータにおける連続制御タスクのための強化学習実装を提供する、PyTorchベースのパッケージ。

.NET アプリケーションおよび Unity プロジェクトがロボットシミュレーションや自動化のための ROS ノードと通信できるようにする C# ライブラリとツールのセット。

剛体変換と空間数学のための型安全なRustライブラリ。WGS84、ECEF、NEDなどのシステム間の座標変換を簡素化します。

MAVLink用の高レベルでクロスプラットフォーム対応のAPIを提供するライブラリ群。複数のプログラミング言語でドローンや無人車両を制御できるようにします。

グラフベースの非線形誤差関数を最適化するための C++ フレームワーク。ロボット工学やコンピュータビジョンにおける SLAM や Bundle Adjustment に広く使用されています。

Boston Dynamics の Spot ロボット向けソフトウェア開発キットで、開発者がカスタムアプリケーションやペイロードを構築して、ロボットの制御やセンサーデータの読み取りを行えるようにします。

物理AIアプリケーションに特化したスケーラブルな強化学習フレームワークで、大規模トレーニングワークロード向けに分離型アーキテクチャを提供します。

RFUAVは、UAV検出/識別用の公開可用なRF信号データセットを提供し、ロウIQ記録をスペクトログラムに変換し、視覚スタイルの分類器（ResNet、ViTなど）またはYOLOv5検出器を訓練・評価するためのPython/MATLABツールを提供します。広範なSNR範囲で性能を評価可能です。

SMACC2は、複雑なマルチコンポーネントロボットを対象とした、ROS 2上で動作するリアルタイム・イベント駆動型ステートマシンを構築するためのC++ライブラリです。直交領域、コンパイル時検証、用意されたROS 2クライアントラッパー、サンプルステートマシンのライブラリ、完全なDoxygenドキュメント、および無料のランタイムビジュアライザを提供します。

SpatialBotは、VLMにおける空間理解と奥行き認識を強化する視覚言語行動モデルであり、正確な空間推論とロボット操作を可能にします。

実機上で動作するAndroid用モバイルGUIエージェントフレームワーク。AIエージェントがアプリインターフェースを認識・操作し、長時間にわたる自動化ワークフローを実現。

NVIDIA Physical AI Autonomous Vehicles Dataset にアクセスして、エンドツーエンドの走行システムを構築するための Python 開発者キット。

ロボティクスの状態推定向け Lie 理論ライブラリで、C++ と Python のツールを提供し、さまざまな Lie 群にわたる回転、平行移動、速度を扱います。

さまざまな姿勢・方位参照システム（AHRS）アルゴリズムを使用して、モバイルシステムの姿勢を推定する純粋なPythonライブラリ。

rvizは、ロボットオペレーティングシステム（ROS）フレームワーク向けの3Dビジュアライザーであり、開発者がロボットのデータを3Dで確認できるようにします。

WorldEngine は、実際のログから稀で安全上重要なシナリオを自動的に発見し、写実的な3Dガウススプラッティングで再構築し、生成されたシミュレーション結果上で強化学習（RL）を用いてドライブモデルを微調整するオープンソースのトレーニング後処理プラットフォームです。SimEngine（クローズドループシミュレーション）とAlgEngine（トレーニング/評価）の2つのサブシステムを備え、稀なケースベンチマークで大幅な向上を達成し、実世界でのデプロイではゼロのエンゲージメントを実現しています。

Evo-1 はロボット操作のための軽量な Vision-Language-Action (VLA) モデルであり、視覚とテキストの指示をロボットのアクションに変換し、様々なシミュレーションと実際のハードウェアで動作します。

UniWMは、エゴセントリックな視覚的予測と計画を1つのマルチモーダル自己回帰バックボーンに統合する、メモリ拡張型の統合世界モデルであり、視覚ナビゲーションに適しています。

具身AI (Embodied AI) 機能の開発とデプロイのための柔軟なAIエージェントフレームワーク。生成AIを活用して、ロボットが推論、マルチモーダルなインタラクション、および複雑なタスク実行を可能にします。

ROSイメージトピックを複数の形式でウェブブラウザにストリーミングするHTTPサーバーで、ロボットのカメラフィードの簡単なリモート監視を可能にします。

リアルタイムの状態推定のための軽量なステレオ視覚慣性オドメトリシステム。

角速度、加速度、および磁気読み取り値を融合して安定した姿勢推定を行う、ROSベースのIMUフィルタおよびビジュアライザのコレクションです。

DeepThinkVLAは、ロボットの行動を生成する前に明示的な連鎖的思考（CoT）の推論ステップを挿入する視覚言語行動モデルです。自己回帰的推論 → 並列行動生成というハイブリッドデコーダーを採用し、新たに作成されたエムベデッドCoTデータセットで訓練した後、成果志向の強化学習で最適化します。このモデルはLIBEROベンチマークで平均97 %の成功確率を達成し、純粋な自己回帰ベースラインの0.175×の遅延で動作し、新しいLIBERO Plusスイートへのゼロショット転移も可能になっています。

動的環境において、移動物体を除外することで、リソース制限されたロボットが正確な位置推定を維持できるように設計されたリアルタイムRGB-D慣性オドメトリシステムです。

車両制御、ホバリング、および空中でのボールハンドリングを強化学習エージェントに学習させるための Unity ML-Agents 実験のコレクションです。

Coletteは、PDFを画像としてインデックス化し、表、図、レイアウトを保持する自己ホスト型RAGプラットフォームです。ビジョン埋め込み、BM25語彙検索、オプションのHyDEプロンプティングを組み合わせ、Docker経由で高スペックGPU上で動作します。機密性の高い技術文書に最適です。

PyTorchおよびHugging Faceネイティブのツールキットで、ロボットによるデスクトップ操作の模倣学習ポリシーを再現可能な形でトレーニングおよび評価します。

足式ロボットのための強化学習フレームワークであり、複数のシミュレータ（IsaacGym, Genesis, IsaacSim）を統合し、さまざまな最先端の移動手法を実現しています。

I2CまたはSPI経由でInvensenseのMPU-6500およびMPU-9250/9255 IMUと通信するためのC++ライブラリ。運動および磁気データへの簡単なアクセスを提供します。

ROCm / legacy‑rocm‑build は、AMDのオープンソースGPUコンピューティングスタック（ドライバ、HIPランタイム、数学ライブラリ、プロファイリングツールなど）を構成する（現在非推奨の）リポジトリです。開発者はAMD GPU上でAI/MLワークロードを実行できます。このリポジトリは、インストールガイドや新しいTheRockモノレポへの移行を案内しています。

ロボットとIoTを使用した自動化倉庫向けに、リアルタイムのオーケストレーションとAI駆動の最適化を提供するオープンソースの倉庫実行システム（WES）です。

CARLAとSUMOを統合したオープンソースのコシミュレーションフレームワークで、複数車両の協調とV2X通信の研究を可能にする。

GenSimは、マルチタスクロボットポリシーのトレーニングデータを拡張するため、ロボットシミュレーションタスクと環境を自動生成するLLM駆動のパイプラインです。

身体的共同設計（ECD）の包括的な調査と分類。エージェントの形状と制御を共同最適化することで、より能力の高い知能ロボットや仮想生物を創出することに焦点を当てています。

ロボット向けのJEPAにインスパイアされた物理世界モデルで、エネルギーに基づくトランスフォーマーを使用して物理的整合性に基づいて行動軌道をシミュレートおよび改善します。

RStan は、ベイズ推論用の確率的プログラミング言語である Stan への R インターフェースです。R ユーザーが Stan モデルを記述し、コンパイルし、最先端の MCMC または変分推論を実行でき、結果を R オブジェクトとして返すことで、標準的な診断およびプロットツールと統合できます。

さまざまな組み込みプラットフォームおよびマイコン向けの micro-ROS ファームウェアを生成、構成、ビルド、フラッシュするための ROS 2 パッケージです。

力フィードバックを必要とせず、自動化されたブルートフォースによるワイヤ供給でピン・タンブラー錠を開錠するオープンソースの鍵解錠ロボット。