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kalmanif · artivis
Eine Sammlung von Kalman-Filtern für Lie-Gruppen.
Frameworks für das Lernen von RoboternDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Trainingsworkflows für Nachahmungslernen, Verstärkungslernen und robotische Richtlinienanpassung.
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Eine Sammlung von Kalman-Filtern für Lie-Gruppen.
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kineForge bietet Schulungs-, Stresstest- und Wiederholungsworkflows für MuJoCo-Roboterrichtlinien.
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LAP: Sprach-Aktions-Vortraining ermöglicht Zero-Shot-Cross-Embodiment-Transfer
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ROS 2-Framework zum Starten und Testen mehrerer Prozesse.
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Ein leichter Lernrahmen für geschickte Manipulation
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Nachahmungslernen für das Fahren in CARLA mit Wegpunktvorhersage.
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Schreibgeschützte Integritätsprüfungen für LeRobot v2.1-Datensätze.
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Das LeRobot DP Toolkit bietet Timing-, Datensatz-Downsampling- und Kameraausrichtungs-Dienstprogramme für Diffusion Policy.
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Leichte Schnittstelle zur Steuerung von ROS-basierten Roboterarmen mit LeRobot
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Community-Nachahmungs-Lern- und RL-Workflows für einen echten SO-101-Arm.
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Linux-Prozessisolation mit Unshare, mit ROS-Anwendungsfällen.
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Toolkit zur Steuerung von Robotern durch gemischte Interaktionsmodalitäten.
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LIV-Eye: Ein kostengünstiger LiDAR-Inertial-Visual Fusion 3D-Sensor für Robotik und verkörperte KI.
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Forschung zur Robotermanipulationspolitik mithilfe von Konsistenzflusstraining.
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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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Containerformat und Tools für Pub/Sub- und Robotik-Aufzeichnungen.
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MesaTask: Auf dem Weg zur aufgabengesteuerten Generierung von Tabletop-Szenen mittels räumlicher 3D-Begründung
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ROS-Paket für den Mini-Turty-Roboter.
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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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Die ModAR-Weltaktionsmodellimplementierung mit RoboTwin-Trainingsworkflows.
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Bewegungsprimitive Implementierungen zum Nachahmungslernen, einschließlich bimanueller Bewegung.
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.
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