Frameworks für das Lernen von Robotern

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Reinforcement-Learning-Tools für das Roboter-Fortbewegungstraining.

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Isaac Gym-Umgebungen für das Lernen mit Beinrobotern.

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StarVLA bietet modularen Code für die Entwicklung von Vision-Sprach-Aktionsmodellen.

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EmbodiInfer bietet eine Inferenz- und Reinforcement-Learning-Rollout-Infrastruktur für verkörperte Modelle.

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EmbodiRun bietet eine Laufzeit, die verkörperte Modelle mit Rechenknoten und Robotern oder Simulatoren verbindet.

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Dexbotic bietet eine Toolbox für die Entwicklung von Vision-Sprach-Aktionsmodellen.

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ROS-Industrial-Supportpakete für Universal Robots-Arme.

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URDFs und Assets für Robotermanipulationsexperimente.

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SAPIEN-Simulationsplattform für verkörperte KI.

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Ein offenes Ökosystem für Roboterlernen.

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Toolkit für modellbasiertes Robotikdesign, Simulation und Analyse.

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ROS 2 Kernplattform und Entwicklungsressourcen.

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ROS-Industrial-Supportpakete für Fanuc-Roboter.

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SOFA-basierter Soft-Roboter RL mit Domänen-Randomisierung.

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ROS-Pakete für mobile Manipulatoren von Hello Robot Stretch.

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RLinf ActProbe erweitert das Lernen zur Verstärkung verkörperter Richtlinien um eine sondierungsbasierte vorzeitige Beendigung.

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Ein Plug-and-Play-Bereitstellungsframework für Roboter. Einfach bereitstellen, einfach ausführen.

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RoboHive bietet ein Framework und Aufgabenpakete für das Roboterlernen.

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ROS 2-Treiber für den Kinova Gen3-Roboterarm.

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Robotermodellsammlung für OpenRAVE.

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Ein visuelles Referenzsystem für die Robotikforschung.

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Hauptsoftware-Repository für den humanoiden Roboter iCub.

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Beispiele für die Bereitstellung von ROS- und ROS 2-Workloads auf Kubernetes und KubeEdge.

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Forschungscode zum Einfügen robotischer Vorteile in multimodale Sprachmodelle.