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i2Nav-Robot · i2Nav-WHU
Un ensemble de données robotiques intérieur-extérieur à grande échelle pour la navigation et la cartographie par fusion multi-capteurs
Démonstrations de robotsLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Trouvez des interactions et des démonstrations de robots enregistrées pour apprendre la manipulation et le contrôle.
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Un ensemble de données robotiques intérieur-extérieur à grande échelle pour la navigation et la cartographie par fusion multi-capteurs
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Fichiers de sacs capturés à l'aide d'un robot Clearpath Jackal, équipé d'un Velodyne VLP-16 et d'un capteur IMU bas de gamme. Le sujet du nuage de points publié est \velodyne_points. Les données IMU publiées…
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Un ensemble de données multi-robots à grande échelle pour le SLAM multi-robot
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EgoDex : apprendre la manipulation adroite à partir d'une vidéo égocentrique à grande échelle
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Une collection collaborative d’ensembles de données de démonstration de robots et de ressources de modèles.
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Code pour PerAct², un agent d'apprentissage par imitation conditionné par le langage conçu pour la manipulation robotique bimanuelle à l'aide de l'environnement RLBench. Il comprend la génération d’ensembles de données, des scripts de formation et…
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Contrôlez les robots IA. Middleware d'interface utilisateur piloté par la communauté pour contrôler les robots, enregistrer des ensembles de données et former des modèles d'action. Compatible avec SO-100 et SO-101
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Données de manipulation robotique multiplateforme pour la recherche sur l'intelligence incorporée.
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Données d'interaction avec les robots soutenant la recherche sur la dynamique visuelle et la manipulation.
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Détection des positions de préhension des robots avec des réseaux neuronaux profonds. Le modèle est formé sur l'ensemble de données Cornell Grasping. Il s'agit d'une implémentation principalement basée sur l'article 'Real-Time Grasp Detection Using…
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Il s'agit de la mise en œuvre officielle de l'article « Robots pré-entraînement des robots : représentation robotique centrée sur la manipulation à partir d'ensembles de données robotiques à grande échelle ».
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Un ensemble de données 3D ouvert à grande échelle conçu pour les tâches de conduite autonome, de robotique et de perception 4D
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Implémentation Pytorch des modèles RT-1-X et RT-2-X de l'article : "Open X-Embodiment : Robotic Learning Datasets and RT-X Models"
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S3E : un ensemble de données multimodales multi-robots pour le SLAM collaboratif
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Ensemble de données SiT : ensemble de données de trajectoires de piétons socialement interactives pour les robots de navigation sociale
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Ensemble de données STONE : un ensemble de données de traversabilité 3D multimodal Surround-View évolutif pour la navigation des robots tout-terrain
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Publication d'un nouvel ensemble de données provenant d'un entrepôt Clearpath Robotics.
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UrbanNav : une solution de localisation open source collectée dans les canyons urbains asiatiques, notamment Tokyo et Hong Kong
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L'ensemble de données pour l'article « Apprentissage de la traversabilité auto-supervisée avec des expériences de navigation de robots mobiles : une approche d'auto-formation consciente des risques (IEEE RA-L) »
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Un ensemble de données vision-toucher-audio synchronisé à grande échelle de contacts coulissants robotiques
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Un cadre complet pour les systèmes et ensembles de données Visual SLAM
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🏞️ [IEEE ICRA2023] Le référentiel officiel de l'article "Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments" À paraître en 2023 IEEE International…
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Un projet de collection de démonstration pour l'apprentissage de la manipulation robotique.
Démonstrations de robotsNOTES DE SÉLECTION
Inspectez les modes de réalisation des robots, les formats d’observation/action, la diversité des tâches et les procédures de collecte. Vérifiez les répartitions d’entraînement/test et les licences des ensembles de données avant de mélanger les sources.
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