Frameworks für das Lernen von Robotern

Forschung

Ein URDF-Modell des Robotiq 2-Finger Adaptive Gripper 85.

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Forschungscode für verstärktes Lernen mit erlernten Fertigkeitsprioritäten.

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Implementierungen von RVT- und RVT-2-Robotermanipulationsrichtlinien.

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URDF-, SDF- und Mesh-Assets für Robotikprojekte.

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Tools zum Lesen von Dex-Net-Objekt-, Greif- und Greifqualitätsdaten.

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URDF- und Mesh-Assets für den Agility Robotics Digit-Roboter.

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ROS 1 URDF- und Collada-Modellressourcen für den Poppy Ergo Jr-Roboter.

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ROS-Pakete für Kinova Kortex-Roboterarme.

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Ein offenes Mähroboter-Upgrade-Projekt mit RTK-GPS.

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Verkörperte Frage-Antwort-Umgebung und Agentenschulungscode.

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Reinforcement-Learning-Trainingscode für AgiBot X1.

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URDF-Modell des humanoiden Roboters JAXON.

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ACID: Aktionsbedingte implizite visuelle Dynamik für die Manipulation verformbarer Objekte

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Das Inferenzmodul für AgiBot X1.

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Ein Laufzeitframework für moderne Robotikanwendungen.

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Materialien auf der Projektseite für das von Agent Priors geleitete Policy Learning.

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Eine MATLAB-Robotik-Toolbox für den Bildungsbereich.

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Eine asymmetrische akteur-kritische TensorFlow-Implementierung für bildbasiertes Roboterlernen.

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Eine Plattform zum Betreiben und Erweitern von ROV-, USV- und Robotersystemen.

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Ein Verstärkungs-Lern-Framework für die Fortbewegung humanoider Roboter.

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Die CoppeliaSim-Kernbibliothek.

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Forschungsimplementierung des Divide-and-Conquer-Verstärkungslernens.

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SO-ARM101 Dual-View-ACT-Experimente mit dokumentierten Laufzeitschutzmaßnahmen.

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FluxVLA bietet VLA-Engineering-Ressourcen für die Datenvorbereitung und Roboterbereitstellung.