Politiques relatives aux robots

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Une approche de politique visuomotrice utilisant la diffusion pour générer des actions de robots.

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Un cadre politique généraliste en matière de robots pour s'adapter aux tâches de manipulation.

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Une mise en œuvre d'apprentissage politique pour la manipulation bimanuelle de robots.

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Politique de base de Lift3D : Levage de modèles pré-entraînés 2D à grande échelle pour une manipulation robotique 3D robuste

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Un cadre conditionné par le langage pour les politiques visuelles de sélection et de placement.

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HoloMotion fournit un projet de modèle de base pour le contrôle humanoïde du corps entier.

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

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

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

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Locomotion naturelle, saut et récupération du robot quadrupède A1 avec AMP

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Being-H est la famille de modèles de fondation incarnés centrés sur l'humain de BeingBeyond.

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3D-CovDiffusion met en œuvre une politique de diffusion prenant en compte la 3D pour la planification du chemin de couverture.

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Code officiel de « Locomotion contradictoire et imitation de mouvement pour l'apprentissage des politiques humanoïdes »

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Apprentissage par imitation basé sur des points de cheminement pour la manipulation robotique

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BFM_Zero : un modèle de base comportemental incitatif pour le contrôle humanoïde utilisant l'apprentissage par renforcement non supervisé

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La politique de cohérence étudie la distillation des politiques visuomotrices à l’aide de modèles de cohérence.

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Référentiel de codes officiel de l'article « CoorDex : Coordinating Body and Hand Priors for Continuous Dexterous Humanoid Loco-Manipulation »

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Implémentation officielle de CoPa : Manipulation robotique générale via des contraintes spatiales de pièces avec des modèles de fondation

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Un cadre politique inter-incarnations pour l’apprentissage des robots.

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Deep RL Grasping fournit un code de formation et d'évaluation pour les politiques de saisie robotique en profondeur/RVB-D.

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Code officiel du GEM : La supervision générative aide l'intelligence incorporée

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HY-Emboded-0.5-X : un modèle de base incarné amélioré pour les agents du monde réel

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Ce projet d'apprentissage par imitation compare le clonage de comportement et la politique de diffusion sur le choix et le placement de Panda.

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Mise en œuvre officielle de l'article NeurIPS 2021 : « Dynamics-Regulated Kinematic Policy for Egocentric Pose Estimation ». Ce référentiel contient une copie du code de "Universal Humanoid Controller" et…