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CLOVER · OpenDriveLab
CLOVER : Contrôle visuomoteur en boucle fermée avec attente générative pour la manipulation robotique
Politiques relatives aux robotsLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Trouvez des politiques d’apprentissage par imitation et de contrôle appris pour les tâches robotiques.
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CLOVER : Contrôle visuomoteur en boucle fermée avec attente générative pour la manipulation robotique
Politiques relatives aux robots
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Code accompagnant l'article « Apprentissage des compétences de locomotion robotique agile en imitant les animaux »
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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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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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"FALCON : apprentissage de la loco-manipulation humanoïde adaptative par force"
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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 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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Gripper Keypose et Object Pointflow comme interfaces pour la manipulation robotique bimanuelle
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Mise en œuvre officielle de « Apprentissage de divers comportements naturels pour améliorer l'agilité des robots quadrupèdes »
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Contrôle de robot de bout en bout basé sur un modèle de diffusion générative
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Référentiel de code « Sequential Dexterity : Chaînage de politiques adroites pour la manipulation à long horizon »
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Base de code officielle pour Sirius : Robot Learning on the Job
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ViTacFormer : apprentissage de la représentation multimodale pour la manipulation agile visuo-tactile
Politiques relatives aux robotsNOTES DE SÉLECTION
Vérifiez comment les actions sont représentées et quelles démonstrations ou récompenses ont été utilisées. Évaluez le changement de distribution et le comportement en boucle fermée avant d’utiliser une stratégie formée sur un autre robot.
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