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CLOVER · OpenDriveLab
CLOVER: Visuomotorische Steuerung mit geschlossenem Regelkreis und generativer Erwartung für Robotermanipulation
RoboterrichtlinienDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Imitation-Learning- und Learned-Control-Richtlinien für Roboteraufgaben.
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CLOVER: Visuomotorische Steuerung mit geschlossenem Regelkreis und generativer Erwartung für Robotermanipulation
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Begleitcode zum Dokument „Lernen agiler robotischer Fortbewegungsfähigkeiten durch die Nachahmung von Tieren“
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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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Offizielles Repository von T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulation
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Sprachgesteuerte Ganzkörpersteuerung für allgemeine humanoide Roboter
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„FALCON: Erlernen der kraftadaptiven humanoiden Lokmanipulation“
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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 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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Greifer-Keypose und Objekt-Punktfluss als Schnittstellen für die bimanuelle Robotermanipulation
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Offizielle Umsetzung von „Learning Diverse Natural Behaviors for Enhancing the Agility of Quadrupedal Robots“
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Durchgängige Robotersteuerung basierend auf einem generativen Diffusionsmodell
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Code-Repository „Sequential Dexterity: Chaining Dexterous Policies for Long-Horizon Manipulation“.
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Offizielle Codebasis für Sirius: Robot Learning on the Job
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ViTacFormer: Erlernen der modalübergreifenden Darstellung für visuell-taktile geschickte Manipulation
RoboterrichtlinienAUSWAHLHINWEISE
Überprüfen Sie, wie Aktionen dargestellt werden und welche Demonstrationen oder Belohnungen verwendet wurden. Bewerten Sie die Verteilungsverschiebung und das Verhalten im geschlossenen Regelkreis, bevor Sie eine trainierte Richtlinie auf einen anderen Roboter anwenden.
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