Marcos de aprendizaje de robots

Investigación

Herramientas de aprendizaje por refuerzo para el entrenamiento de la locomoción robótica.

Investigación

Entornos de Isaac Gym para el aprendizaje de robots con patas.

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StarVLA proporciona código modular para desarrollar modelos de visión-lenguaje-acción.

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EmbodiInfer proporciona una infraestructura de implementación de inferencia y aprendizaje por refuerzo para modelos incorporados.

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EmbodiRun proporciona un tiempo de ejecución que conecta modelos incorporados con nodos informáticos y robots o simuladores.

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Dexbotic proporciona una caja de herramientas para el desarrollo de modelos de visión-lenguaje-acción.

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Paquetes de soporte ROS-Industrial para brazos de Universal Robots.

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URDF y activos para experimentos de manipulación de robots.

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Plataforma de simulación SAPIEN para IA incorporada.

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Un ecosistema abierto para el aprendizaje de robots.

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Kit de herramientas para el diseño, simulación y análisis de robótica basada en modelos.

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Plataforma central ROS 2 y recursos de desarrollo.

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Paquetes de soporte ROS-Industrial para robots Fanuc.

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RL de robot suave basado en SOFA con aleatorización de dominio.

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Paquetes ROS para manipuladores móviles Hello Robot Stretch.

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RLinf ActProbe agrega la terminación temprana basada en sondas al aprendizaje por refuerzo de políticas incorporadas.

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Un marco de implementación plug-and-play para robots. Simplemente implemente, simplemente hágalo.

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RoboHive proporciona un marco y conjuntos de tareas para el aprendizaje de robots.

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Controlador ROS 2 para el brazo robótico Kinova Gen3.

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Colección de modelos de robots para OpenRAVE.

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Un sistema fiduciario visual para la investigación en robótica.

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Repositorio principal de software para el robot humanoide iCub.

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Ejemplos de implementación de cargas de trabajo ROS y ROS 2 en Kubernetes y KubeEdge.

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Código de investigación para inyectar capacidades robóticas en modelos de lenguaje multimodal.