Modèles

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CLOVER : Contrôle visuomoteur en boucle fermée avec attente générative pour la manipulation robotique

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RDT-1B : un modèle de base de diffusion pour la manipulation bimanuelle

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Code accompagnant l'article « Apprentissage des compétences de locomotion robotique agile en imitant les animaux »

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SPA : la connaissance spatiale 3D permet une représentation incarnée efficace

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Base de code officielle pour l'apprentissage par renforcement primitif et augmenté par manipulation (MAPLE)

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DexMV : apprentissage par imitation pour une manipulation adroite à partir de vidéos humaines, ECCV 2022

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Codes sources de l'article « 3D-Mem : 3D Scene Memory for Embodied Exploration and Reasoning »

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Dépôt officiel de T-Rex : Manipulation habile tactile-réactive

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Contrôle du corps entier guidé par le langage pour les robots humanoïdes généraux

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Code officiel pour « Modèles linguistiques en tant que planificateurs Zero-Shot : Extraction de connaissances exploitables pour les agents incorporés »

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"FALCON : apprentissage de la loco-manipulation humanoïde adaptative par force"

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Construire des robots à usage général basés sur un modèle de base incorporé

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Base de code pour DexMachina : reciblage fonctionnel pour la manipulation agile bimanuelle

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Une recette d'apprentissage par renforcement guidée par le reciblage minimaliste pour une manipulation adroite

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L'imitation visuelle permet un contrôle humanoïde contextuel. CoRL 2025, Prix du meilleur article étudiant.

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https://arxiv.org/abs/2312.10807

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Le dépôt officiel de l'article : Agentic Robot : A Brain-Inspired Framework for Vision-Language-Action Models in Embodied Agents

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La mise en œuvre officielle de « DecisionNCE : représentations multimodales incarnées via un apprentissage implicite des préférences »

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Le premier framework permettant aux robots humanoïdes d'apprendre la loco-manipulation du corps entier à partir de démonstrations humaines égocentriques

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G3Flow : flux sémantique 3D génératif pour la manipulation d'objets prenant en compte les poses et généralisable

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Code PyTorch pour « Généralisation en manipulation adroite via un apprentissage multitâche tenant compte de la géométrie »

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🎉 Référentiel officiel de "ManipTrans : transfert efficace de manipulations bimanuelles agiles via l'apprentissage résiduel"

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Apprendre la manipulation en prédisant l'interaction

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Pelican-VL 1.0 est une nouvelle famille de modèles de cerveau incarnés open source avec des échelles de paramètres allant de 7B à 72B développées par WFM System Group, Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics…