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Forschungscode für Roboter-Verstärkungslernen ohne Belohnungstechnik.
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
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Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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ridgeback manipulation · ridgeback
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Robo ABC · TEA-Lab
Forschungscode zur Verallgemeinerung von Roboterangeboten durch semantische Korrespondenz.
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Ein Index der RoboParty-Repositorys, Dokumente und Hardwaredateien.
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Quell-Repository für den Roboterkatalog robots.ros.org.
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ROS-Stack für den Aldebaran Romeo-Roboter.
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Safe Reinforcement Learning Baselines · chauncygu
Basisimplementierungen für sicheres verstärkendes Lernen.
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ROS-Roboterbeschreibungspaket für Sciurus17.
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Skill-Chaining-Forschung zur langfristigen Robotermanipulation.
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Forschungscode für fähigkeitsbasiertes, modellbasiertes Verstärkungslernen.
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URDF-Modell des mobilen Manipulators Stretch RE1.
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Synthetic Data Driven Learning for Unseen Object Manipulation in Pybullet · DisaterPeace
Dieses PyBullet-Projekt generiert synthetische RGB-D-Erfassungsdaten und trainiert Basislinien für die Manipulation unsichtbarer Objekte.
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Forschung zur taktilen Vorhersage und Aktionskorrektur für kontaktreiche Manipulation.
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Implementierung des Roboterlernens mit ALOHA-Teleoperationsworkflows.
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