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LeRobot · huggingface
LeRobot-Tools für Robotersteuerung, Datensätze und End-to-End-Lernen.
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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LeRobot-Tools für Robotersteuerung, Datensätze und End-to-End-Lernen.
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Beispiele für Robotermontagen für den Onshape-to-Robot-Exporter.
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Standardumgebungs-API und Referenzumgebungen für Reinforcement Learning.
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Eine Engine zur Definition und Ausführung von Verkehrsszenarien für CARLA.
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Tools zum Erlernen von Roboterrichtlinien aus Demonstrationsdatensätzen.
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Reinforcement-Learning-Infrastruktur für verkörperte Modelle und Roboterrichtlinien.
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Robotermanipulationspolitik abhängig von multimodalen Eingabeaufforderungen.
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Benchmark-Aufgabensuite für multimodales Roboterlernen.
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Robotik-Forschungsplattform mit Roboterschnittstellen und Beispielen.
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Reinforcement-Learning-Algorithmen zum Trainieren und Bewerten von Kontrollrichtlinien.
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Roboterbewegungsplanungs-Framework für ROS 2.
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Konstruktions- und Einrichtungsdokumentation für Standard-Open-Arm-Roboter und LeRobot-Integration.
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Developer Hub für NVIDIA Alpamayo, mit gebrauchsfertigen Rezepten für Feinabstimmung, verstärktes Lernen nach dem Training, Quantisierung und Bereitstellung.
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Schnittstelle zum Sammeln von Demonstrationen in freier Wildbahn und zum Erlernen der Robotermanipulation.
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Autonomes Fahren mit TurtleBot3
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OpenManipulator mit TurtleBot3-Paketen
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Dies ist eine Bibliothek, die über Isaac Gym zwei Aufgaben zur geschickten Handmanipulation bereitstellt
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Optimierungs- und algorithmische Differenzierungswerkzeuge für die Robotersteuerung.
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Kollaborative dynamische 3D-Szenendiagramme für automatisiertes Fahren
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Trainingsinfrastruktur für humanoide Fortbewegung und Simulationstransfer.
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Multitasking-Transformator-Richtlinie für Robotermanipulation.
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ROS 2-Agenten-Framework für Robotikaufgaben mit physischer KI.
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ROS-Nachrichten und Roboterbeschreibungsdateien für Baxter.
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Fahrerassistenzsoftware für unterstützte Fahrzeuge.
Frameworks für das Lernen von RoboternAUSWAHLHINWEISE
Überprüfen Sie Datenformate, Beobachtungs-/Aktionsschnittstellen und unterstützte Umgebungen. Unterscheiden Sie die Trainingsinfrastruktur eines Frameworks von den Lizenzen und Anforderungen einzelner Richtlinien.
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