Normen- und Referenzsammlungen

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Awesome UMI sammelt Dokumente, Datensätze und Richtlinien für das Universal Manipulation Interface-Ökosystem.

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Awesome Physical AI von Keon sammelt VLA-, Weltmodell-, verkörperte KI- und Roboterfundamentmodellforschung.

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Eine Umfrage zum verstärkenden Lernen von Vision-Sprach-Aktionsmodellen für die Robotermanipulation

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Awesome VLA Robotics sammelt Artikel, Modelle, Datensätze und Ressourcen zu VLA-Modellen für die Robotik.

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Die OCRM-Umfrage sammelt Forschungsergebnisse zum verkörperten Lernen für objektzentrierte Robotermanipulation.

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Awesome Weekly Robotics sammelt Projekte, die im Weekly Robotics-Newsletter vorgestellt werden.

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Papierliste im Umfragepapier: Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis

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Fantastische vierbeinige Roboter

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Awesome Robotics 3D sammelt Forschungsergebnisse zu 3D-Vision und großen Modellen für die Robotik.

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Awesome Video Robotic Papers sammelt Forschungsergebnisse zur Anwendung von Videotechnologie in der Robotik.

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:books: Die Liste der visionbasierten SLAM/Visual Odometry Open Source, Blogs und Artikel

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Das Portfolio von Amirreza Davar präsentiert Robotikforschung zu Lernen, Manipulation und verkörperter KI.

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Awesome Cloud Robotics sammelt Ressourcen, Tutorials und Tools für Cloud-Robotik.

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Awesome Dexterous Hands sammelt Papiere, Datensätze, Simulatoren und Hardware für die geschickte Manipulation von Robotern.

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Awesome Dexterous Manipulation sammelt Robotermanipulation, Tastsensorik, Handhardware und Lernressourcen.

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🔥 Eine kuratierte Roadmap zur effizienten VLA-Landschaft. Wir halten diese Liste live – tragen Sie Ihre neuesten Arbeiten bei!

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Awesome Egocentric Atlas sammelt Datensätze, Benchmarks, Modelle und Tools für egozentrische und verkörperte KI.

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Fantastische verkörperte Navigation: Konzept, Paradigma und Stand der Technik

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Awesome Foundation Model ROS listet ROS-Projekte auf, die Foundation-Modelle verwenden.

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Awesome Grasping sammelt Lernbibliotheken, Implementierungen, Datensätze und Lernressourcen.

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Awesome Hill Climbing sammelt Forschungsergebnisse zur Verbesserung der Roboterrichtlinien durch Feinabstimmung, Korrekturen und Überprüfung.

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