Frameworks für das Lernen von Robotern

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Implementierung des Transformators aus der Arbeit: „Real-World Humanoid Locomotion with Reinforcement Learning“

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Isaac Gym-Lernrahmen zur Verstärkung für Robotermanipulatoren.

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Build- und Firmware-Setup-Tools für Micro-ROS.

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Demonstration landwirtschaftlicher geführter Fahrzeuge unter Verwendung des RAI-Frameworks.

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ROS 2-Befehlszeilenerweiterung mit Sprachmodellen.

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Eine Agentenschnittstelle für die Interaktion mit ROS-basierten Robotersystemen.

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3D-Flow-Matching-Richtlinienimplementierung für einarmige und zweiarmige Manipulation.

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KI-gestützte Arbeitsabläufe, Eingabeaufforderungen und Vorlagen für die Robotikforschung.

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Eine Python-Bibliothek für Roboterlernen – Eine Erweiterung zu PyRobot

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Unity Robotics-Demos

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autoware_core

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Tools zum Abfragen von Robotik- und Drohnendaten über einen MCP-Server.

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Sicheres Roboterlernen

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Python-Tools für die Interaktion mit MicroPython-kompatiblen Boards.

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Ein schneller parallelkinematischer 3D-Drucker, der Kabel und Winden als Aktuator verwendet.

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Eine Open-Source-Text-zu-CAD-Webanwendung.

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ROS-Pakete für den IQR Caster-Roboter.

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ROS-Paket, das Caster- und Kinova-Roboterplattformen kombiniert.

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CHEK EGO Miner von Qingkong Technology: Verwenden Sie CHEK Mobile und Qingkong Miker Desktop, um EGO-Daten aus der ersten Person für verkörperte KI zu sammeln.

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Modelle für physisches, vernünftiges Denken und verkörperte Entscheidungsfindung.

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Bibliotheken, Tools und Aufgaben für die Robotikforschung von Google DeepMind.

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Software für Mark Robers Domino Robot-Projekt.

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URDF-Modell des humanoiden Roboters Draco3.

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Dream to Control: Lernverhalten durch latente Vorstellungskraft, implementiert in PyTorch.