Forschen und Lernen

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Awesome Robotic Tooling sammelt Tools für die C++- und Python-Robotikentwicklung, einschließlich ROS-Workflows.

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Eine Liste toller und beliebter Roboter-Lernumgebungen

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Awesome Robot Learning sammelt Ressourcen zum Lernen von Robotern mit Schwerpunkt auf Manipulation.

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Awesome Robo TTT sammelt Papiere, Notizen und Übersetzungen zum Testzeittraining und zur Anpassung an Roboterrichtlinien.

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Eine Sammlung von Artikeln, Codes und Vorträgen zum visuellen Nachahmungslernen/Nachahmungslernen aus Videos für die Robotik.

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Awesome ROS2 ist eine archivierte Sammlung von ROS 2-Ressourcen.

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😎 Eine kuratierte Liste fantastischer Lernressourcen für mobile Roboter auf Basis von ROS (einschließlich SLAM, Odometrie und Navigation, Manipulation)

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Eine kuratierte, lernfreundliche Liste von Forschungsressourcen zur taktilen Sensorik für Robotermanipulation: Artikel, Datensätze, Benchmarks, Simulationsplattformen und Frameworks, die die Integration von… abdecken.

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Awesome URDF sammelt Bibliotheken, Tools und Ressourcen im Unified Robot Description Format.

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Awesome Vacuum sammelt Hardware und Software zum Bau und zur Steuerung von Roboterstaubsaugern.

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Awesome VLA bietet einen zweisprachigen Leitfaden zu VLA-Modellen, Datensätzen, Benchmarks und Tools.

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Awesome VLA Data Collection Synthesis Curation sammelt Methoden und Ressourcen zur Vorbereitung von VLA-Roboterdaten.

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Awesome VLA RL organisiert Forschung, die Vision-Sprach-Aktionsmodelle und verstärkendes Lernen kombiniert.

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Awesome VLA Study bietet einen strukturierten Lesepfad durch VLA-Grundlagen, Robotermodelle und Trainingsmethoden.

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Das fantastische VLM-basierte VLA für Robotermanipulation sammelt VLA-Modelle, die auf großen Vision-Language-Modellen basieren.

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Awesome World Models von DifractAI sammelt Weltmodellforschung für verkörperte KI.

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Tolles Weltmodell für Robotikpapiere

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Awesome World Models von knightnemo sammelt Forschungsergebnisse und Einführungsressourcen zur Weltmodellierung.

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Eine Forschungsgemeinschaft, die KI, Roboterlernen und intelligente Systeme umfasst.

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Ein akademisches Labor, das sich mit dem Lernen, der Interaktion und der Steuerung von Robotern befasst.

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Ein Forschungsinstitut, das sich mit der Wahrnehmung, Autonomie und Manipulation von Robotern befasst.

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✨ Über 200 Robotikbeiträge von CoRL 2025, mit TLDRs, Projektseiten, Code und mehr

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Die Umfrage „Deep Reinforcement Learning“ sammelt einführende Hinweise und Ressourcen zum Thema Deep Reinforcement Learning.

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Eine kuratierte Sammlung von Ressourcen, Artikeln und Werkzeugen zur geschickten Manipulation.