Modelle

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CLOVER: Visuomotorische Steuerung mit geschlossenem Regelkreis und generativer Erwartung für Robotermanipulation

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RDT-1B: ein Diffusionsfundamentmodell für die bimanuelle Manipulation

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Begleitcode zum Dokument „Lernen agiler robotischer Fortbewegungsfähigkeiten durch die Nachahmung von Tieren“

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SPA: 3D-Raumbewusstsein ermöglicht eine effektive verkörperte Darstellung

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Offizielle Codebasis für Manipulation Primitive-Augmented Reinforcement Learning (MAPLE)

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DexMV: Imitationslernen für geschickte Manipulation aus menschlichen Videos, ECCV 2022

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Quellcodes für den Artikel „3D-Mem: 3D Scene Memory for Embodied Exploration and Reasoning“

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Offizielles Repository von T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation

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Sprachgesteuerte Ganzkörpersteuerung für allgemeine humanoide Roboter

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Offizieller Code für „Sprachmodelle als Zero-Shot-Planer: Umsetzbares Wissen für verkörperte Agenten extrahieren“

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„FALCON: Erlernen der kraftadaptiven humanoiden Lokmanipulation“

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Bau von Allzweckrobotern basierend auf dem verkörperten Fundamentmodell

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Codebasis für DexMachina: Funktionales Retargeting für bimanuelle geschickte Manipulation

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Ein minimalistisches Retargeting-gesteuertes Reinforcement-Lernrezept für geschickte Manipulation

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Visuelle Nachahmung ermöglicht kontextuelle humanoide Kontrolle. CoRL 2025, Preis für die beste studentische Arbeit.

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https://arxiv.org/abs/2312.10807

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Das offizielle Repository für den Artikel: Agentic Robot: A Brain-Inspired Framework for Vision-Language-Action Models in Embodied Agents

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Die offizielle Implementierung von „DecisionNCE: Embodied Multimodal Representations via Implicit Preference Learning“

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Das erste Framework, das es humanoiden Robotern ermöglicht, Ganzkörper-Bewegungsmanipulationen anhand egozentrischer menschlicher Demos zu erlernen

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G3Flow: Generativer semantischer 3D-Fluss für die Posen-bewusste und generalisierbare Objektmanipulation

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PyTorch-Code für „Generalisierung in der geschickten Manipulation durch geometriebewusstes Multitasking-Lernen“

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🎉 Offizielles Repository von „ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning“

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Manipulation lernen durch Vorhersage von Interaktionen

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Pelican-VL 1.0 ist eine neue Familie von Open-Source-Modellen des verkörperten Gehirns mit Parameterskalen von 7B bis 72B, die von der WFM System Group, dem Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics, entwickelt wurden.