Frameworks für das Lernen von Robotern

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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.

Forschung

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

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Eingebettete Autopilot-Firmware und Systemressourcen.

Forschung

Das veraltete Cloud-Robotik-Projekt FogROS v1.

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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

Forschung

Eine Implementierung einer geführten Richtliniensuche für die Policy-Learning-Forschung.

Forschung

GQ-CNN-Grab-Learning-Trainings- und Bereitstellungstools mit ROS-Integration.

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Online-Verstärkungslernexperimente zur Verankerung von Sprachmodellen in BabyAI-Text.

Forschung

Ein Autonomiestapel für den Humanoiden Unitree G1, basierend auf ROS 2.

Forschung

ROS-Pakete und Bewegungsbefehle für GUNDAM-Roboter.

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HapticWAM-Forschungscode zum Destillieren von Berührungen in ein Weltaktionsmodell.

Forschung

Hilfreicher DoggyBot: Objektabruf in der offenen Welt mithilfe von Beinrobotern und Vision-Language-Modellen

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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.