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Référentiel de nos articles : Robotic World Model : A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics and Uncertainty-Aware Robotic World Model Makes Offline Model-Based…

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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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Recherche politique sur les robots utilisant des représentations d'actions latentes.

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Ressources de modèles de manipulation de robots de l'Allen Institute for AI.

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

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InternNav fournit une plateforme pour développer des modèles de base de navigation.

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DayDreamer propose des méthodes de modélisation mondiale pour l'apprentissage physique des robots.

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Un projet de recherche de modèles vidéo-action pour le contrôle robotique.

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

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Outils de recherche d'estimation de pose d'objet pour la perception robotique.

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Implémentation de π₀, l'architecture de modèle de fondation robotique proposée par Physical Intelligence

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GraspVLA fournit une recherche sur un modèle de saisie pré-entraînée avec des données d'action synthétiques.

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Apprendre la locomotion humanoïde fluide grâce à des politiques contraintes par Lipschitz

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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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🔥 SpatialVLA : un modèle vision-langage-action amélioré spatial qui est formé sur 1,1 million d'épisodes de robots réels. Accepté au RSS 2025.

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mise en œuvre officielle de notre article Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance (CoRL 2024)

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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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Code officiel pour MoLe-VLA : Modèle d'action en langage de vision à saut de couche dynamique via un mélange de couches pour une manipulation efficace du robot

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BAAI UniVLA propose un projet de recherche unifié sur le modèle vision-langage-action.

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

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Implémentation officielle de l'article : "PhysHSI : Towards a Real-World Generalizing and Natural Humanoid-Scene Interaction System"