Zenoh 기반의 ROS 2 RMW 구현체로, 로봇 통신을 위한 DDS 대체 솔루션을 제공하며, 암묵적 공유 메모리와 유연한 크로스호스트 발견 기능을 갖춤.

4족, 바퀴형, 히ュ먼로이드 로봇을 위한 강화학습 정책의 시뮬레이션 검증 및 물리적 배포를 위한 프레임워크입니다.

AutoGLM‑GUI는 ADB를 통해 LLM이 Android 기기를 제어할 수 있는 데스크톱/Docker 앱입니다. 채팅 기반 작업 실행, 계층적 계획/실행 에이전트, 실시간 화면 미리보기, 다중 기기 관리, cron 스케줄링, 워크플로 저장, 대화 기록, 다른 AI 도구와의 통합을 위한 MCP API를 제공합니다.

ROS 2를 사용하는 로봇을 위해 견고한 포즈 추정 및 퇴화(degeneracy) 검지를 제공하는 경량 LiDAR-관성 오도메트리 및 매핑 시스템

물리적 하드웨어가 URDF 모델과 일치하도록 로봇의 운동학 체인, 센서 외부 파라미터, 모바일 베이스 파라미터를 최적화하는 ROS2 기반 캘리브레이션 툴킷입니다.

강화학습 기반의 로코마니퓰레이션 정책과 저비용의 동형 외골격 코크피트를 결합한 인체형 원격 조작 시스템으로, 정밀한 전신 제어를 가능하게 합니다.

스트리밍 또는 MCAP 파일을 통해 다중 모달 로보틱스 데이터를 로깅하고 시각화하는 라이브러리 모음. Python, C++, Rust, ROS를 지원.

시각적 전망과 작업 수행을 향상시키기 위해 두 단계 훈련 프로세스를 통해 동영상 생성과 행동 예측을 통합하는 로봇 조작용 통일 모델.

3D 기반과 접촉 지점 예측을 통해 시각-언어 이해와 실제 로봇 제어를 연결하는 신체 기반 기초 모델 패밀리입니다.

ROS2, PX4, 및 ArduPilot를 사용하여 인지 기반의 멀티 드론 자율 주행을 개발, 시뮬레이션 및 배포할 수 있는 비행 검증된 오픈 소스 소프트웨어 스택입니다.

고정밀 반응형 시나리오를 합성하여 모델의 견고성을 향상시키는 엔드투엔드 자율주행을 위한 확장 가능한 시뮬레이션 파이프라인과 공훈련 전략입니다.

심층 지각 모델과 물리 기반 최적화를 결합하여 로봇 학습을 지원하는 PyTorch 기반 라이브러리로, Lie 군, 필터링 및 2차 최적화를 위한 도구를 제공합니다.

FIRST Robotics Competition 로봇을 위해 맞춤 제작된 무료 및 고속 컴퓨터 비전 솔루션으로, 쉬운 통합 및 비전 처리를 위한 도구를 제공합니다.

Reverb는 Linux 전용, Python 친화적인 라이브러리(고성능 C++ 백엔드 포함)로, 강화학습 연구를 위한 gRPC 기반의 분산 경험 리플레이 서비스를 제공합니다. 균일, 우선순위, FIFO 등 구성 가능한 샘플링/제거 전략을 가진 테이블을 정의할 수 있으며, 레이트 리미터와 용량 제한을 지원하고, 여러 서버 간 체크포인트 및 샤딩을 가능하게 합니다. `pip install dm-reverb[tensorflow]`로 설치하고 `reverb.Server`/`reverb.Client` API를 사용해 데이터 삽입 및 샘플링을 수행할 수 있습니다. 프로덕션용이 아니라 연구용이며, 특정 TensorFlow 버전에 강하게 종속되어 있습니다.

2차원/3자유도 경로 계획, 비용지도 처리, 충돌 방지 제어를 제공하는 자율 주행 차량 내비게이션을 위한 ROS 메타패키지입니다.

I2C 또는 SPI를 통해 Invensense MPU-6500 및 MPU-9250/9255 IMU와 통신하는 C++ 라이브러리로, 운동 및 자기 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

마이크로컨트롤러 간에 독립된 소프트웨어 기능의 집합으로 하드웨어 제품을 관리하는 오픈소스 경량 라이브러리로, 더 빠른 개발과 재사용을 가능하게 합니다.

NVIDIA Isaac ROS 패키지의 개발 및 배포를 지원하기 위해 설계된 필수 유틸리티, 패키지 및 테스트 인프라 모음입니다.

선언적 YAML 정의를 C++ 또는 Python 라이브러리로 변환하여 ROS 2 파라미터의 선언, 검색 및 검증을 가능하게 하는 코드 생성 도구입니다.

제약 조건을 만족하고 충돌을 피하면서 운동 계획 문제를 해결하기 위해 순차적 볼록 최적화를 사용하는 ROS용 최적화 경로 계획기입니다.

산업용 로봇 시뮬레이션 및 오프라인 프로그래밍을 위한 다국어 API로, 개발자가 특정 제조사의 언어 대신 범용 언어를 사용하여 모든 산업용 로봇 팔을 프로그래밍할 수 있도록 합니다.

GraspNet-1Billion 데이터셋을 위한 Python API로, 로봇 파지(grasping) 연구를 위한 파지 레이블과 포인트 클라우드 데이터를 로드, 처리 및 검증하는 도구를 제공합니다.

로봇이 방대한 양의 자연어 지시를 실행할 수 있도록 하는 오픈 보캐블러리 시각-언어-운동 학습을 위한 인간 수집 데이터셋 세트 및 벤치마크입니다.

로봇 공학을 위해 특별히 설계되었으며, FOC 및 다양한 제어 모드를 지원하는 브러시리스 DC 모터용 오픈 소스 저비용 전자 속도 컨트롤러(ESC)입니다.

단안, RGB-D, 스테레오 카메라에서 효율적인 스파스 매핑과 위치 추정을 위한 점, 선, 평면을 사용하는 시각 SLAM 시스템.

ROS2 메시지, 서비스 및 액션을 사용하여 Webots 3D 시뮬레이터에서 로봇을 시뮬레이션하기 위한 인터페이스를 제공하는 패키지입니다.

OpenAI-Gym API를 통해 노출되는 MuJoCo 시뮬레이션 환경과 작업의 컬렉션을 제공하는, 로봇 학습을 위한 통합 프레임워크입니다.

모델 기반 설계를 통해 빠른 제어 시스템 개발과 자동 코드 생성을 가능하게 하는, 자율 주행 차량을 위한 고성능 임베디드 자율 비행 시스템입니다.

PyTorch를 위한 병렬 및 미분 가능한 로봇 운동학 라이브러리로, 빠른 순운동학, 역운동학 및 Jacobian 계산을 제공합니다.

센서 바그를 Autoware 호환 지도 번들(점군 및 자동 생성된 lanelet2 파일 포함)로 변환하는 ROS 2 LiDAR SLAM 시스템.

수천 개의 독립적인 로봇이나 에이전트가 충돌 없이 통신 없이 공유 공간을 이동할 수 있도록 하는 최적의 상호 충돌 회피(ORCA)를 구현한 C++ 라이브러리입니다.

URDF 및 MuJoCo MJCF 임포트를 지원하고, 가속화된 JAX 백엔드를 갖춘 순수한 Python 기반 로봇 역운동학 계산 라이브러리입니다.

연구자들이 Python API를 통해 구현 AI 에이전트를 훈련하고 합성 비디오 데이터를 생성할 수 있는 가정 활동용 인터랙티브 시뮬레이션 플랫폼입니다.

skrl은 PyTorch, JAX, NVIDIA Warp로 구현된 모듈식 강화학습 라이브러리로, 다양한 환경 인터페이스를 지원하여 에이전트를 훈련할 수 있습니다.

자율 주행 에이전트의 제어와 센서 데이터 수신이 가능한, CARLA 시뮬레이터와 ROS 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 브리지입니다.

Bench2Drive 프레임워크에서 벤치마크하기 위해 세계 모델 RL 교사인 Think2Drive를 통해 훈련된 학생형 자율주행 모델(BEVFormer, UniAD, VAD)의 모음입니다.

AI 에이전트가 인앱 에이전트 또는 JSON-RPC 브리지를 통해 iOS 및 Android 장치를 제어할 수 있는 실험적인 모바일 자동화 프로젝트입니다.

네비게이션, 가이던스, 제어를 통합하여 협동 주행 연구를 가능하게 하는 연결형 자율 주행차를 위한 오픈소스 플랫폼입니다.

Stereolabs ZED 깊이 카메라용 공식 ROS 2 래퍼. 이미지, 깊이, 포인트 클라우드, SLAM, 객체 탐지, 바디 트래킹, GNSS 융합 및 시뮬레이션 지원. Ubuntu에 ZED SDK와 CUDA를 설치하고, `ros2 launch zed_wrapper zed_camera.launch.py`로 실행 가능.

Beluga는 로봇을 위한 Monte Carlo Localization(파티클 필터)을 구현하는 C++17 라이브러리입니다. ROS와 무관한 코어, ROS 바인딩, AMCL 호환 노드, 벤치마킹 도구, 그리고 3D 위치 추정을 위한 선택 사항인 OpenVDB 확장을 제공합니다.

오픈소스 ROS 기반 프레임워크와 하드웨어 키트로, 도구와 사전 구성된 이미지를 제공하여 자율 드론을 쉽게 만들고 프로그래밍할 수 있습니다.

3D 프린팅된 리더 암을 사용하여 다양한 상용 로봇 암을 제어할 수 있는 저비용의 범용 리더-팔로워 원격 조작 시스템입니다.

순환 종속성을 생성하지 않고 다양한 로봇 소프트웨어 구성 요소가 통신할 수 있게 해주는 ROS 2용 표준 메시지 및 서비스 모음입니다.

로보마스터 로봇을 위한 모듈형 임베디드 제어 프레임워크로, BSP, 모듈, 앱의 3계층 아키텍처를 사용해 로봇 개발과 하드웨어 추상화를 간소화합니다.

JanusVLN은 에이전트의 의미 이해와 3차원 공간 인식을 분리하고 상호 보완하는 이중 암묵적 기억 시스템을 사용하는 시각-언어 탐색 프레임워크입니다.

SAC을 기반으로 GAIL 및 RED와 같은 딥 인미테이션 러닝 알고리즘을 통합적으로 벤치마킹하고 구현하는 프레임워크로, Gym MuJoCo 환경에서 테스트됨.

BeamNG.tech용 파이썬 API로 차량 시뮬레이션의 원격 제어, 센서 데이터 수집, AI 기반 차량 행동을 연구 및 로보틱스에 활용할 수 있습니다.