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Embodied R1 · pickxiguapi
Forschungscode für verstärktes verkörpertes Denken bei der Robotermanipulation.
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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Forschungscode für verstärktes verkörpertes Denken bei der Robotermanipulation.
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Recherchieren Sie Code und Evaluierungsdatensätze für ausführbare Robotermanipulationsziele.
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C++-Bibliothek für maschinelles Lernen für eingebettete Elektronik und Robotik.
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3D-flussbasierte Richtlinie zur Robotermanipulation.
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Eingebettete Autopilot-Firmware und Systemressourcen.
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ROS 2-Integrationspakete für Franka-Forschungsroboter.
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ROS-Integrationspakete für Franka-Forschungsroboter.
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ACDC4Robot: Automatisierte Konvertierung von Beschreibungskonventionen für Roboter vom Design zum Lernen
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Forschungscode zum Erlernen allgemeiner Bewegungsabläufe als Roboterangebote.
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„Guter Roboter! Schauen Sie sich das jetzt an!“: Umnutzung des Verstärkungslernens für die Übertragung von Aufgabe zu Aufgabe; und „Guter Roboter!“: Effizientes Verstärkungslernen für mehrstufige visuelle Aufgaben mit Sim-to-Real-Transfer
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Online-Verstärkungslernexperimente zur Verankerung von Sprachmodellen in BabyAI-Text.
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HapticWAM-Forschungscode zum Destillieren von Berührungen in ein Weltaktionsmodell.
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Robotermodellpakete für den IIT Dagana-Greifer.
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ROS-Pakete für Interbotix-Roboterarme.
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Arduino- und CMake-Treiber für ausgewählte InvenSense-IMUs.
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NVIDIA-beschleunigte Deep-Learning-Modellunterstützung für die Objekterkennung im Bildraum
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Fein abgestimmte Robotersteuerung mit Jev, Physikvorschauen und konfigurierbaren LIBERO-Aufgaben.
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URDF-Modell des humanoiden Roboters JVRC.
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Eine Sammlung von Kalman-Filtern für Lie-Gruppen.
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LAP: Sprach-Aktions-Vortraining ermöglicht Zero-Shot-Cross-Embodiment-Transfer
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ROS 2-Framework zum Starten und Testen mehrerer Prozesse.
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Ein leichter Lernrahmen für geschickte Manipulation
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Nachahmungslernen für das Fahren in CARLA mit Wegpunktvorhersage.
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Schreibgeschützte Integritätsprüfungen für LeRobot v2.1-Datensätze.
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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