Roboterrichtlinien

Forschung

Wegpunktbasiertes Imitationslernen für die Robotermanipulation

Forschung

BFM_Zero: Ein zeitnahes Verhaltensgrundlagenmodell für die humanoide Kontrolle unter Verwendung von unbeaufsichtigtem Verstärkungslernen

Forschung

Konsistenzpolitik untersucht die Destillation visuomotorischer Richtlinien mithilfe von Konsistenzmodellen.

Forschung

Offizielles Code-Repository des Papiers „CoorDex: Coordinating Body and Hand Priors for Continuous Dexterous Humanoid Loco-Manipulation“

Forschung

Offizielle Implementierung von CoPa: General Robotic Manipulation through Spatial Constraints of Parts with Foundation Models

Forschung

Ein verkörperungsübergreifender Richtlinienrahmen für Roboterlernen.

Forschung

Deep RL Grasping bietet Trainings- und Evaluierungscode für Tiefen-/RGB-D-Robotergreifrichtlinien.

Open Source

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

Open Source

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

Forschung

Offizieller Code von GEM: Generative Supervision hilft verkörperter Intelligenz

Open Source

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

Forschung

HY-Embodied-0.5-X: Ein verbessertes verkörpertes Grundlagenmodell für Agenten in der realen Welt

Forschung

Dieses Nachahmungs-Lernprojekt vergleicht das Verhaltensklonen und die Diffusionspolitik bei Panda Pick-and-Place.

Forschung

Offizielle Umsetzung des NeurIPS 2021-Papiers: „Dynamics-Regulated Kinematic Policy for Egocentric Pose Estimation“. Dieses Repo enthält eine Kopie des Codes für „Universal Humanoid Controller“ und…

Open Source

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

Forschung

Manipulate-Anything: Automatisierung realer Roboter mithilfe von Vision-Language-Modellen [CoRL 2024]

Open Source

Manipulation lernen durch Vorhersage von Interaktionen

Forschung

Eine Open-Source-Implementierung der Multitask Diffusion Transformer (DiT)-Richtlinie zur Robotermanipulation, wie sie im Boston Dynamics Atlas Humanoid und in „A Careful Examination of Large Behavior…“ zu sehen ist.

Forschung

Visionsbasierte humanoide Fortbewegung

Open Source

Greifer-Keypose und Objekt-Punktfluss als Schnittstellen für die bimanuelle Robotermanipulation

Forschung

Offizielle Umsetzung des ICLR 2024-Spotlight-Papiers: Universal Humanoid Motion Representations for Physics-Based Control

Open Source

Offizielle Umsetzung von „Learning Diverse Natural Behaviors for Enhancing the Agility of Quadrupedal Robots“

Forschung

Der vom ICLR'26 akzeptierte Code des Papiers „From Language to Locomotion: Retargeting-free Humanoid Control via Motion Latent Guidance“.

Open Source

Durchgängige Robotersteuerung basierend auf einem generativen Diffusionsmodell