Roboterrichtlinien

Forschung

Ein proaktives Robotermanipulationsmodell für multimodale physische Umgebungen

Forschung

Wir präsentieren den ersten erfolgreichen Einsatz eines auf Ganzkörperproben basierenden MPC-Systems an einem realen Vierbeinerroboter. Unser Ansatz ermöglicht eine kontaktreiche Fortbewegung und Manipulation in Echtzeit mithilfe von…

Forschung

RynnValue: Skalierung von Robotic Value Foundation-Modellen mit zeitlicher Distanz

Forschung

Dies ist das Code-Repo für den Artikel „Depolying Ten Thousand Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Mulit-Agent Path Finding“, der den ICRA 2025 als bester Artikel über Multi-Roboter-Systeme gewann und…

Forschung

Die offizielle Umsetzung des Papiers „Scaling Behavior Foundation Model for Humanoid Robots“

Open Source

Code-Repository „Sequential Dexterity: Chaining Dexterous Policies for Long-Horizon Manipulation“.

Forschung

Offizielle Implementierung von SimToolReal: Eine objektzentrierte Richtlinie für die geschickte Manipulation von Werkzeugen ohne Schuss

Open Source

Offizielle Codebasis für Sirius: Robot Learning on the Job

Forschung

Offizielle Implementierung des Universal Humanoid Controllers in Mujoco. Unterstützt Kinpoly (NeurIPS 2021) und EmbodiedPose (NeurIPS 2022).

Open Source

ViTacFormer: Erlernen der modalübergreifenden Darstellung für visuell-taktile geschickte Manipulation

Forschung

Repository für unseren Artikel: Learning Agile Skills via Adversarial Imitation of Rough Partial Demonstrations Proceedings of the 6th Conference on Robot Learning (CoRL),

Forschung

Erlernen der geschickten Ganzkörper-Bewegungsmanipulation durch Mensch-Objekt-Interaktionen

Forschung

XRZero-G0: Mit Schnittstellen, Qualität und Verhältnissen die Grenzen der geschickten Robotermanipulation erweitern

Forschung

Code für meinen Aufsatz „Man unterrichtet nur einmal: Lernen Sie bimanuelle Robotermanipulation mit einem Schuss anhand von Videodemonstrationen“