Manipulation

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Eine Benchmark-Suite für den Wissenstransfer beim lebenslangen Roboterlernen.

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Ein Maßstab für sprachbedingte Manipulation mit langem Horizont.

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Eine Aufgabensuite zur Bewertung des Roboterlernens mit visuellen Beobachtungen.

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Bimanuelle Robotermanipulations-Benchmarks und Datengenerierungstools.

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ActionShift bewertet die Anpassung an versteckte Roboter-Aktionsschnittstellenverträge bei ManiSkill-Aufgaben.

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Speicherabhängiger Manipulations-Benchmark basierend auf RoboTwin

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DexArt: Benchmarking verallgemeinerbarer geschickter Manipulation mit artikulierten Objekten, CVPR 2023

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Ein Manipulations-Benchmark für Multitasking- und Meta-Learning-Experimente.

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SoftGym bietet Benchmark-Umgebungen für die Manipulation verformbarer Objekte.

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Robot Colosseum setzt Maßstäbe für die Verallgemeinerung der Robotermanipulation.

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FurnitureBench bietet reale Benchmarks für die Möbelmontage und zugehörige Simulationsressourcen.

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Robotik-Lernumgebungen zur Verstärkung unter Verwendung der Gymnasium-Schnittstelle.

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Manipulationssimulationsumgebungen und Roboterlern-Benchmarks.

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Ein bimanueller Manipulations-Benchmark für geschickte Hände mit simulierter visuell-taktiler Unterstützung

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GeoPolicy-Bench vergleicht Wahrnehmung und Richtlinienentwürfe zu Panda-Manipulationsaufgaben.

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Eine Simulationsumgebung und Benchmark für die Objektübergabe von Mensch zu Roboter

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Eine All-in-One-Lernsuite zur Robotermanipulation für das Training und die Bewertung von Richtlinienmodellen anhand verschiedener Datensätze und Benchmarks.

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Generieren und vergleichen Sie Datensätze für Robotermanipulationsprobleme

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Ein Software-Framework, das verschiedene Nachahmungslernmethoden und Benchmark-Umgebungen für die Robotermanipulation integriert

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Space Robotics Bench bietet Roboter-Lernressourcen für weltraumorientierte Aufgaben.

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NeurIPS 2022 Paper „VLMbench: A Compositional Benchmark for Vision-and-Language Manipulation“

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Dies ist ein offizieller Code für den Benchmark des Papiers „VTDexManip: A Dataset and Benchmark for Visual-tactile Pretraining and Dexterous Manipulation with Reinforcement Learning“ (ICLR 2025).