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FogROS · BerkeleyAutomation
Das veraltete Cloud-Robotik-Projekt FogROS v1.
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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Das veraltete Cloud-Robotik-Projekt FogROS v1.
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Eine Implementierung einer geführten Richtliniensuche für die Policy-Learning-Forschung.
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GQ-CNN-Grab-Learning-Trainings- und Bereitstellungstools mit ROS-Integration.
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Ein Autonomiestapel für den Humanoiden Unitree G1, basierend auf ROS 2.
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ROS-Pakete und Bewegungsbefehle für GUNDAM-Roboter.
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Hilfreicher DoggyBot: Objektabruf in der offenen Welt mithilfe von Beinrobotern und Vision-Language-Modellen
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kineForge bietet Schulungs-, Stresstest- und Wiederholungsworkflows für MuJoCo-Roboterrichtlinien.
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Das LeRobot DP Toolkit bietet Timing-, Datensatz-Downsampling- und Kameraausrichtungs-Dienstprogramme für Diffusion Policy.
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PPO-Reproduktion und Lehrplanexperimente für ManiSkill PushCube.
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Ein Linux ROS 2-Treiber für Manus-Handschuhe.
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Ein modulares Sensorfusions-Framework zur Zustandsschätzung von Robotern.
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MLX SmolVLA stellt Apple Silicon-Inferenz- und Bereitstellungsressourcen für SmolVLA bereit.
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MLX VLA bietet Apple Silicon Schulungs- und Bereitstellungsressourcen für VLA-Modelle.
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Bewegungsprimitive Implementierungen zum Nachahmungslernen, einschließlich bimanueller Bewegung.
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ROS-Anwendungen für den mobilen Roboter myAGV, einschließlich Kartierung und Navigation.
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Mesh-Installationspaket für den NAO-Roboter.
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GPU-Primitive für differenzierbares Rendering.
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Dieses Octo-Einsatzprojekt umfasst Teleoperation, RLDS-Erfassung und Feinabstimmung für Universal Robots-Arme.
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Verstärkungslernumgebungen für Isaac Gym in Isaac Sim.
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ROS-basiertes Serviceroboterprojekt.
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Eine Arbeit über Roboterlernen und adaptive Autonomie im Weltraum.
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URDF-Modellressourcen für den Poppy Torso-Roboter.
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Datensatz und Benchmark für die visuelle Sprachnavigation unter Verwendung verweisender Ausdrücke.
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Überdenken des Videogenerierungsmodells für die verkörperte Welt
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.
Kennen Sie eine Ressource, die hierher gehört?