b:botstest.
DE
English简体中文DeutschFrançaisEspañolItalianoPortuguêsNederlandsSvenskaPolski
Senden Sie eine Ressource ↗

Software / Open Source

auto_eval · zhouzypaul

AutoEval: Autonome Bewertung generalistischer Robotermanipulationsrichtlinien in der realen Welt | CoRL 2025

robot learning
Herausgeber-Repository ↗
auto_eval · zhouzypaul Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

AutoEval: Autonome Bewertung generalistischer Robotermanipulationsrichtlinien in der realen Welt | CoRL 2025

Sehen Sie sich Installationsanweisungen, unterstützte Versionen, Beispiele und Schnittstellen in der Quelle an. Dieses Verzeichnis erhebt keinen Anspruch darauf, dass die Software auf Ihrem Roboter installiert oder getestet wurde.

Projektinformationen

Betreuer
zhouzypaul
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
MIT
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2026-03-26

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • AutoEval
  • Installations
  • Quick Start
  • Setting Up the Robot Environment
  • 1. start ros services
  • 2. start robot server

Durchsuchen Sie die Kategorien dieser Ressource

Software / Frameworks für das Lernen von Robotern ↗

Entdecken Sie verwandte Sammlungen

Durchsuchen Software →

Mehr drin Software