Robotersteuerung & Bewegungsplanung
Tools und Frameworks zur Steuerung von Franka-Robotern mit Fokus auf Echtzeit-Steuerungsbibliotheken, Bewegungsplanung und Trajektoriengenerierung.
- Deoxys [link] | Python-Schnittstelle mit Echtzeit-C++-Controllern für Franka-Roboter – ideal für robotergestütztes Lernen und visuo-motorische Aufgaben.
- Frankx [link] | Hochwertige C++- und Python-Bibliothek für die Echtzeit-Trajektoriengenerierung.
- Franky [link 1] [link2] | Vereinfachte Echtzeit-Bewegungsgenerierung durch intuitive C++- und Python-Schnittstellen.
- Polymetis [link] | Hochentwickelter Steuerungsstack für lernbasierte Manipulationsaufgaben.
- Franka ROS Interface [link] | Anpassbare ROS-Controller für nahtlosen Wechsel zwischen realen und simulierten Robotern.
- Galaxy Franka Driver [link] | C++-Treiber und Python-Web-API für lokale und entfernte Robotersteuerung.
- Panda-py [link1] [link2] | Python-Bindings für die Echtzeitsteuerung von Franka-Robotern.
- Franka R [link] | ROS-basierte API zur Steuerung von Franka-Robotern mit erweitertem Fokus auf individuelle Kollisionsvermeidung.
- Ruckig [link] | Echtzeit-Trajektorienbibliothek zur Optimierung von Roboterpfaden anhand von Sensordaten.
- Pick-and-Place-Tutorial mit Franka Emika Panda [link] | Pfadplanung für Pick-and-Place-Aufgaben mit dem RRT-Algorithmus.
- Pick and Place mit RRT für Manipulatoren [link] | Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von MoveIt für Pick-and-Place-Aufgaben.
- Robotics Toolbox für Python [link] | Tools für Modellierung, Simulation und Steuerung von Robotersystemen, einschließlich Kinematik, Pfadplanung und Lokalisierung.
Robotersimulation & Umgebungswerkzeuge
Tools zur Simulation und virtuellen Erprobung von Franka-Robotern mit Unterstützung für Echtzeitinteraktion, Reinforcement Learning und erweiterte Simulationsfunktionen.
- Panda Simulator [link] | Gazebo-basierte Simulation für Franka Emika Panda mit vollständiger ROS-Unterstützung und realistischem Zustands-Feedback.
- PyBullet-Simulation des Franka Emika Panda 7-DOF-Roboters [link] | Physiksimulation für Bewegung, inverse Dynamik und Schwerkraftkompensation.
- Panda Gym [link] | Sammlung robotischer Umgebungen auf Basis der PyBullet-Physik-Engine und Gymnasium.
- Franka Robotics RL Environment Tutorial [link] | Einführung in die Erstellung individueller Reinforcement-Learning-Umgebungen mit Franka-Robotern.
- Franka Kitchen [link] | Robotersimulationsumgebung, in der Franka-Roboter küchenbezogene Aufgaben mit Reinforcement- und Imitationslernen ausführen.
- Rocksi [link1] [link2] | Webbasierter Simulator mit Blockly-Programmierung – ideal für Einsteiger, um Robotik-Konzepte mit Franka-Robotern zu erlernen.
- Franka Robot | Isaac Sim Robotics Tutorial [link] | Anleitung zur Simulation und Steuerung von Franka-Robotern in der Isaac Sim-Umgebung.
- Nvidia Isaac SIM / Lab [link1] [link2] | Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Simulation und Steuerung von Franka-Robotern in Isaac Sim mit Echtzeit-Simulationsfunktionen.
- MoveIt-Steuerung des Franka-Roboters in Isaac ROS [link] | Blog-Tutorial zur Simulation und Steuerung eines Franka-Roboterarms in NVIDIA Isaac mit MoveIt – inklusive Synchronisation zwischen ROS und der Omniverse-Simulationsplattform für realistische Steuerung.
Lernumgebungen & Datensätze
Ressourcen zur Schulung von Robotern, darunter Reinforcement-Learning-Umgebungen und groß angelegte Datensätze für Manipulationsaufgaben.
- RLBench [link] | Umfassende Benchmark-Plattform für visuell geführte Manipulation – unterstützt RL, Imitationslernen und mehr.
- DROID [link] | Umfangreicher Datensatz mit über 76.000 Robotermanipulations-Demonstrationen zur Verbesserung robotischer Lernprozesse.
- Open X-Embodiment [link] | Groß angelegte Datensätze und Modelle zur Entwicklung allgemeiner Manipulationsrichtlinien für verschiedene Plattformen.
Kalibrierung & Steuerungsmethoden
Tools und Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit und Funktionalität von Franka-Robotern durch präzise Kalibrierung und fortschrittliche Steuerungsmethoden.
- Kalibrierung der Roboterkinematik [link] | Methoden zur Kalibrierung der Kinematik von Franka-Robotern für höchste Positionierungsgenauigkeit.
- Python-Schnittstelle für den Human-Friendly Impedance Controller [link] | Python-Klassen zur Steuerung von Franka-Robotern mit Impedanzregelung über ROS.
Verschiedene Ressourcen
Diverse nützliche Ressourcen, darunter Modelle und Hardware für verschiedene Franka-Anwendungen.
- 3D-Kamerahalter [link] | Druckfertige 3D-Modelle zur Befestigung von Kameras wie Intel RealSense oder universellen ¼“-Kameras am Franka-Roboter.
- SOLIDWORKS®-Modell [link] | Vollständig bewegliches 3D-Modell von Arm, Hand und Steuerung – ideal zur Simulation des Roboters in der eigenen Arbeitsumgebung, zur Reichweitenprüfung und zur Visualisierung des Systems mit zusätzlicher Ausrüstung.
