オンボードコンピュータから無人車両やロボットを管理するためのモジュール式プラットフォームで、さまざまな自動操縦システムとハードウェアアーキテクチャをサポートします。

Gaussian-LIC2は、LiDAR-Inertial-Camera融合とガウシアンスプラッティングを用いた、リアルな3Dマッピングをリアルタイムで行う写真級のSLAMシステムです。

MuJoCoとOpenAI Gym APIを用いた筋骨格シミュレーション環境のコレクション。生物力学的制御問題における機械学習の応用を可能にする。

ROS 2が事前インストールされた、Webブラウザからアクセス可能なUbuntuデスクトップ環境を提供するDockerfiles。ロボットソフトウェアをブラウザ経由で実行できます。

MuJoCo物理エンジンに基づくPythonライブラリで、ロボットが目標に到達しながら衝突を回避し、関節限界を尊重する微分逆運動学を実現します。

ロボット操作の研究をよりアクセス可能で再現可能にするために、標準化されたデータセットとオフライン学習アルゴリズムを提供するロボットの示範学習用フレームワークです。

RGB-D、ステレオ、またはLiDARデータから3D地図を構築するための、外観ベースのループクロージャー検出を備えたグラフベースSLAMを提供するROS 2ラッパーです。

GNSS、IMU、オドメトリを融合して位置、速度、姿勢を推定する、高精度な位置推定のためのROS 2ベースの誤差状態拡張カルマンフィルタ（ESEKF）です。

モジュール化されたリアクティブなAIおよびロボット制御システムを構築するための、RustとPythonによるBehavior Treesの実装。

ROS 2エコシステム内でのロボット制御のためのフレームワークで、ロボットのハードウェア管理と制御ループの標準化された方法を提供します。

MCAPは、ロボット工学アプリケーションにおける効率的なデータ記録と分析のために設計された、シリアライゼーションに依存しないロギングライブラリおよびファイル形式です。

Ruckigは、ロボットや機械向けのリアルタイム、ジャーク制限軌道生成ライブラリです。速度、加速度、ジャークの制約を遵守しながら、任意の初期状態から目標状態までの時間最適パスを計算し、センサー入力への即応性と滑らかで効率的な運動を可能にします。

RustでROS 2アプリケーションを開発できるライブラリとツールのセット。C++やPythonに対する高パフォーマンスかつメモリ安全な代替手段を提供します。

手動のパラメータ調整を必要とせず、正確かつ堅牢な登録を提供する LiDAR オドメトリパイプラインです。

分散システムおよびロボット工学向けに、高性能なリアルタイム・パブリッシャー・サブスクライバー通信を提供するDDS標準のC++実装。

evoは、オドメトリ/SLAMの軌跡（TUM, KITTI, EuRoC, ROS bagsなど）を読み込み、標準的な誤差指標（APE, RPE）を計算し、強力なCLI（`evo_ape`, `evo_rpe`, `evo_traj`, `evo_res`）を通じて出版レベルのプロットや表を作成するPythonパッケージです。主要なOSですべて動作し、オプションのGUIバックエンド、マップタイル、Rerunによる可視化をサポートしています。pip（Python 3.10+）経由でインストール可能です。

視覚-言語理解と行動予測を橋渡しすることで、ロボットが複雑な物理的操作を実行できるようにするオープンソースのフレームワーク。

Unitree G1のようなヒューマノイドロボット向けに、20億フレームで事前学習されたGPTスタイルの人体運動Transformerで、ゼロショット全体運動追跡を実現。

EgoDexは、機敏なテーブル上操作を学習するための、エゴセントリック動画と3Dポーズアノテーションがペアになった大規模データセットおよびベンチマークです。

Isaac Lab用の強化学習拡張で、Unitree G1などの人間型ロボットがDeepMimicおよび敵対的運動事前知識を用いて複雑な動きを学習可能にします。

CARLAシミュレータを使用して自律走行システムのドライブスコア、成功確率、特定の走行能力を評価するためのクローズドループデータセットおよびベンチマーク。

Robotic Manipulation 教科書の補助ソフトウェアライブラリ。ロボットシステムの感知、計画、制御のためのツールを提供します。

InternVLA-A1.5は、視覚と言語の理解、視覚的予測、およびアクション生成を統合し、ロボット操作における構成的汎化を向上させるロボットポリシーです。

現代のAIによる深度予測、セマンティックセグメンテーション、体積再構成を統合した、Python/C++ハイブリッドなモジュール式フレームワーク。研究およびプロトタイピングに最適。

マルチタスクの連続制御用に設計された、因果的トークナイザーとインタラクティブなダイナミクスモデルを備えたDreamer 4世界モデルのPyTorch実装。

Autoware用の高精度デジタルツインシミュレータで、ROS2ネイティブ環境とリアルなセンサー シミュレーションを提供し、自律走行開発を支援します。

Open-RMFは、異なるベンダーのロボットが同じ環境で協調し、連携して動作できるマルチファミリーのロボット管理プラットフォームです。

深層学習、コンピュータビジョン、GPSオートパイロットをサポートするミニマルなPythonライブラリ。

PyTorch で実装された高パフォーマンスな強化学習ライブラリ。Triton カーネルと GPU 加速シミュレーションパイプラインにより、トレーニング速度を最適化しています。

点群密度マップを活用してマッピングにおけるループクロージャーを検出するロボティクスライブラリ。地図の正確性を向上させ、ドリフトを低減します。

人間の運動学的運動およびボディトラッキングのための基盤となるアルゴリズムと数値最適化ソルバーのライブラリ。

ロボットが自己の位置と姿勢を追跡するために開発された、ROS (Robot Operating System) 用の非線形状態推定ノードパッケージです。

空中、地上、水中のロボットが未知の環境を自律的に探索し、構造物を検査できるようにする統合的なグラフベースの計画フレームワーク。

MolmoSpacesは、MuJoCo（Isaac-SimおよびManiSkillへのエクスポート対応）におけるロボット操作およびナビゲーションのための、大規模な3Dアセット、データ生成パイプライン、ベンチマーク評価ツールを提供するオープンソースPythonライブラリです。研究者は合成データセットの作成、ポリシーの学習、公開リーダーボードでの結果比較が可能になります。

ロボット学習のための人間のデモンストレーションデータを合理化するために設計された、高忠実度のエゴセントリックおよびロボット工学データ収集のための統一フレームワーク。

PointWorldは、部分的なRGB-Dキャプチャとロボットの行動から、フルシーンの3Dポイントフローを予測する大規模な事前学習済み3Dワールドモデルであり、現実世界におけるロボット操作の性能を向上させます。

Anki Vector ロボット用の自己ホスト型サーバーソフトウェアで、Vector 1.0 および 2.0 モデルの両方で無料の音声コマンド機能を可能にします。

汎用的な操作のための1.5B VLAと、リアルタイムの身体化されたターゲット追跡のための0.9Bモデルを特徴とする、ロボット向けの効率的なオンデバイスAIモデルファミリー。

セットアップとキャリブレーションから学習と推論に至るまで、ロボットアームのフルワークフローを管理するオープンソースの身体的知能アシスタント。

オクツリーに基づく確率的3Dマッピングフレームワークで、ロボットが3D環境における占有領域、空領域、未知領域を効率的に表現・追跡できるようにします。

自動運転および戦術的意思決定タスクのための、Gymnasium互換の環境コレクション。

GalaxeaVLAは、複雑な操作タスクに向けた汎用ロボット制御のための視覚言語行動モデルであり、推論と行動を1つの自己回帰ストリームに統合しています。

Argus はオープンソースのエンタープライズグレード RAG プラットフォームであり、プライベート文書を取り込み、ベクトルとキーワードのインデックスを構築し、実ソースを引用する必要がある LLM で質問に答えます。Spring AI ベースの ReactAgent によるチャット、RRF フュージョンを用いたハイブリッド検索、マルチレベルの証拠スコアリング、ロールベースのセキュリティ、Vue 3 フロントエンドが含まれています。

Onshape APIを使用して、CADアセンブリを物理シミュレーション用のURDF、SDF、およびMuJoCoロボット記述に変換するツール。

Copperは、LinuxからバーメタルMCUまで、あらゆる環境で実行可能な静的でゼロ割り当てのロボットタスクグラフを構築するためのRustランタイムです。実行内容を再生可能なログに記録し、ROS 2との連携を提供し、プロジェクトテンプレート、可視化、再生ツールを備えて、決定論的かつリアルタイムなロボットソフトウェアの開発を可能にします。

計算リソースが限られたロボットシステムにおいて、リアルタイムのモデル予測制御（MPC）を可能にする、非線形最適制御問題を解くためのC++ツールボックス。

NVIDIA Isaac Sim 用の ROS2 Humble および Jazzy ワークスペースのコレクション。シミュレーション環境と Robot Operating System 間のシームレスな統合を可能にします。

CasADi は、GitHub および PyPI で利用可能なオープンソースライブラリで、広範なダウンロード活動を示しています。プロジェクトのホームページとインストールガイドにはドキュメントとインストール手順が記載されており、`pip install casadi` コマンドで Python 環境に追加できます。