Politiques relatives aux robots

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

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

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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…

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

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Manipuler n'importe quoi : automatisation de robots du monde réel à l'aide de modèles de langage de vision [CoRL 2024]

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Apprendre la manipulation en prédisant l'interaction

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Une implémentation open source de la politique Multitask Diffusion Transformer (DiT) pour la manipulation de robots, comme on le voit sur Boston Dynamics Atlas Humanoid et dans « A Careful Examination of Large Behaviour…

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Locomotion humanoïde basée sur la vision

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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 l'article phare de l'ICLR 2024 : Représentations universelles du mouvement humanoïde pour le contrôle basé sur la physique

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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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Le code de l'article "Du langage à la locomotion : contrôle humanoïde sans reciblage via le guidage par mouvement latent" accepté par l'ICLR'26

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Contrôle de robot de bout en bout basé sur un modèle de diffusion générative