Marcos de aprendizaje de robots

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Herramientas LeRobot para control de robots, conjuntos de datos y aprendizaje de un extremo a otro.

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Ejemplos de ensamblaje de robots para el exportador de forma a robot.

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API de entorno estándar y entornos de referencia para el aprendizaje por refuerzo.

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Un motor de definición y ejecución de escenarios de tráfico para CARLA.

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Herramientas para aprender políticas de robots a partir de conjuntos de datos de demostración.

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Infraestructura de aprendizaje reforzado para modelos incorporados y políticas robóticas.

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Política de manipulación de robots condicionada a indicaciones multimodales.

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Conjunto de tareas de referencia para el aprendizaje de robots multimodales.

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Plataforma de investigación en robótica con interfaces de robots y ejemplos.

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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el entrenamiento y evaluación de políticas de control.

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Marco de planificación de movimiento del robot para ROS 2.

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Diseños y documentación de configuración para robots Open Arm estándar e integración LeRobot.

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Centro de desarrolladores para NVIDIA Alpamayo, que contiene recetas listas para usar para ajustes, aprendizaje por refuerzo posterior al entrenamiento, cuantificación e implementación.

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Interfaz para recopilar demostraciones en la naturaleza y enseñar manipulación de robots.

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Conducción autónoma con TurtleBot3

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OpenManipulator con paquetes TurtleBot3

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Esta es una biblioteca que proporciona tareas de manipulación manual con doble destreza a través de Isaac Gym.

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Herramientas de optimización y diferenciación algorítmica utilizadas en el control robótico.

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Gráficos de escena dinámicos colaborativos en 3D para conducción automatizada

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Infraestructura de entrenamiento para locomoción humanoide y transferencia de simulación.

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Política de transformadores multitarea para manipulación robótica.

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Marco de agente ROS 2 para tareas de robótica de IA física.

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Mensajes ROS y archivos de descripción de robots para Baxter.

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Software de asistencia al conductor para vehículos compatibles.