Marcos de aprendizaje de robots

Código abierto

Código de investigación y registros de evaluación para objetivos ejecutables de manipulación de robots.

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Biblioteca de aprendizaje automático C++ para electrónica y robótica integradas.

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Política basada en flujo 3D para la manipulación de robots.

Investigación

FluxVLA proporciona recursos de ingeniería de VLA que abarcan la preparación de datos y la implementación de robots.

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Firmware de piloto automático integrado y recursos del sistema.

Investigación

El obsoleto proyecto de robótica en la nube FogROS v1.

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Paquetes de integración ROS 2 para robots de investigación Franka.

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Paquetes de integración ROS para robots de investigación Franka.

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ACDC4Robot: Conversión automatizada de convenciones de descripción para robots desde el diseño hasta el aprendizaje

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Código de investigación para aprender flujos de movimiento generales como capacidades de los robots.

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"¡Buen robot! ¡Ahora mire esto!": Reutilización del aprendizaje por refuerzo para la transferencia de tarea a tarea; y "¡Buen robot!": Aprendizaje por refuerzo eficiente para tareas visuales de varios pasos con transferencia Sim to Real

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Una implementación de búsqueda guiada de políticas para la investigación de aprendizaje de políticas.

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Herramientas de implementación y capacitación de aprendizaje de comprensión de GQ-CNN con integración de ROS.

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Experimentos de aprendizaje por refuerzo en línea que fundamentan los modelos de lenguaje en BabyAI-Text.

Investigación

Una pila de autonomía para el humanoide Unitree G1, construida sobre ROS 2.

Investigación

Paquetes ROS y comandos de movimiento para robots GUNDAM.

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Código de investigación HapticWAM para destilar el tacto en un modelo de acción mundial.

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DoggyBot útil: búsqueda de objetos en un mundo abierto mediante robots con patas y modelos de lenguaje visual

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Paquetes de modelos de robot para la pinza IIT Dagana.

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Paquetes ROS para brazos robóticos Interbotix.

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Controladores Arduino y CMake para IMU InvenSense seleccionadas.

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Compatibilidad con modelos de aprendizaje profundo y aceleración de NVIDIA para la detección de objetos en el espacio de imágenes

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Control de robot detallado con Jev, vistas previas de física y tareas LIBERO configurables.

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Modelo URDF del robot humanoide JVRC.