Cztery platformy
do nauki robotyki

Każda to interaktywny symulator 3D w przeglądarce z kodem referencyjnym w C++, Pythonie i MATLAB-ie. Algorytmy w nich to te same, które pisałem u producentów robotów i opisywałem w doktoracie.

Robotyka autonomiczna · Polski

Unitree G1 & Go2

Programowanie robotów autonomicznych: pełny stack

Kompletny program szkoleniowy obejmujący humanoida G1 i quadrupeda Go2. Dwadzieścia modułów dydaktycznych, około 99 godzin treści, interaktywny symulator MuJoCo działający bez instalacji w przeglądarce, oraz osiem godzin indywidualnego supportu dla każdego kursanta.

Zakres

  • SDK Unitree, DDS, ROS 2 Humble: komunikacja z robotem od najniższego poziomu
  • Sterowanie ruchem: od podstawowych komend Sport API po własne polityki RL
  • Percepcja: Livox MID-360, RealSense D435i, YOLO, foundation models
  • SLAM (Fast-LIO 2), autonomiczna nawigacja Nav2, Behavior Trees, fleet management
  • Vision-Language-Action: GR00T N1.6, Gemini Robotics-ER 1.6, UnifoLM
  • Projekty końcowe: pick & place dla G1 i autonomiczna inspekcja dla Go2
Unitree G1 & Go2
Liczby
20
modułów
~99h
treści
2
roboty
8h
supportu
Status
Dla partnerów dystrybucyjnych Unitree
ROS2 Jazzy · 3 dni intensywne · Polski

Kurs ROS2 Intro

Wprowadzenie do robotyki przez pryzmat ROS2

Trzy dni z ROS2 Jazzy dla zespołów projektowych, pracowników naukowych, studentów i inżynierów wchodzących w robotykę. Od pierwszego node w Pythonie do autonomicznej nawigacji uruchomionej na fizycznym robocie. Do wyboru wariant online w przeglądarce albo szkolenie u Was na miejscu, na sprzęcie z Waszego projektu.

Zakres

  • Architektura ROS2: nodes, topics, QoS, services i actions
  • Własne pakiety w rclpy: parametry, launch files, workspace colcon
  • TF2, URDF i wizualizacja modelu robota
  • Nawigacja autonomiczna: mapa, lokalizacja, planowanie trasy
  • Praca na robotach wskazanych przez klienta: Unitree Go2 i G1, Husarion, TurtleBot, Franka
  • Dostęp do platformy online z materiałami plus workbook PDF
Liczby
3
dni · 24h
2
warianty
20
osób max
5+
platform robotów
Status
Edycja otwarta w Warszawie lub edycja dedykowana u klienta
Manipulatory 6-7 DOF · Polski / English

Inverse Kinematics Platform

Kinematyka odwrotna: od teorii do produkcji

Platforma do nauki kinematyki odwrotnej manipulatorów. Osiem solwerów (analityczne dla Puma560 i ES5, jacobianowe w tym DLS i SDLS, dwa optymalizacyjne), praca z redundancją i singularnościami. Te same solwery pisałem dla produkcyjnych sterowników w Easy Robots.

Zakres

  • Dwa solwery analityczne: Puma 560 i EasyRobots ES5 (konfiguracje ze sferycznym nadgarstkiem)
  • Cztery solwery jacobianowe: Transpose, Pseudo-inverse, DLS i SDLS
  • Dwa solwery optymalizacyjne: Nelder-Mead i gradient descent
  • Detekcja i obsługa singularności kinematycznych
  • Interaktywny symulator 3D: pozycjonujesz end-effector, widzisz rozwiązania w czasie rzeczywistym
  • Cały kod w TypeScript: działa live w przeglądarce, bez instalacji
Liczby
6-7
DOF
8
algorytmów
MSc
level
Status
Publicznie dostępna
Optymalizacja · Polski / English

Trajectory Planning Platform

Planowanie trajektorii dla robotów 6-osiowych

Platforma oparta na mojej pracy doktorskiej. Polynomialne generatory 3./5./7. rzędu, S-curve z ograniczonym jerkiem, trapezoidal, CHOMP, STOMP. Każdy ma walidację w 3D plus wykresy q(t), q̇(t), q̈(t), q⃛(t). Część z tych algorytmów weszła potem na sterowniki ES5/ES8.

Zakres

  • Generatory wielomianowe 3rd, 5th, 7th rzędu: rest-to-rest, minimum-jerk
  • Trapezoidal (bang-bang accel) i S-curve z ograniczonym jerkiem
  • CHOMP: gradient-based trajectory optimization z kolizjami w 2D
  • STOMP: stochastic motion planning bez gradientu
  • Wizualizacja w 3D oraz wykresy q(t), q̇(t), q̈(t), q⃛(t)
  • Cały kod w TypeScript: działa live w przeglądarce
Liczby
7
algorytmów
MSc
level
Status
W rozwoju · publicznie dostępna
Sterowanie · Polski / English

Robot Control Platform

Algorytmy sterowania manipulatorami

Kontrolery dla manipulatorów: PID z anti-windup, sliding mode (klasyczne, super-twisting, boundary layer, terminal), LQR i MPC. Każdy działa w symulacji 3D i ma referencyjną implementację do podejrzenia.

Zakres

  • PID z anti-windup: fundamenty kontroli pozycji
  • Sliding Mode Control: cztery warianty (klasyczne, super-twisting, boundary layer, terminal)
  • LQR: Linear Quadratic Regulator z DARE solverem
  • MPC: Model Predictive Control z handlingiem ograniczeń
  • Symulacja 3D z wykresami odpowiedzi systemu i błędu śledzenia
  • Cały kod w TypeScript: działa live w przeglądarce
Liczby
8
algorytmów
BSc
level
Status
W rozwoju · publicznie dostępna

Szkolenie dla zespołu?

Każda z platform może zostać dostosowana do potrzeb konkretnej organizacji - on-site, online, hybrydowo. Mogę też przygotować custom moduł dla Waszej domeny aplikacyjnej.

Porozmawiajmy