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robotiq arg85 description · a-price
Un modèle URDF de la pince adaptative à 2 doigts Robotiq 85.
Cadres d'apprentissage des robotsLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Trouvez des flux de travail de formation pour l’apprentissage par imitation, l’apprentissage par renforcement et l’adaptation des politiques robotiques.
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Un modèle URDF de la pince adaptative à 2 doigts Robotiq 85.
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Code de recherche pour l’apprentissage par renforcement avec les compétences acquises à priori.
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Implémentations des politiques de manipulation des robots RVT et RVT-2.
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Actifs URDF, SDF et mesh pour les projets de robotique.
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Outils pour lire les objets Dex-Net, saisir et saisir des données de qualité.
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Actifs URDF et mesh pour le robot Agility Robotics Digit.
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Actifs de modélisation ROS 1 URDF et Collada pour le robot Poppy Ergo Jr.
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Packages ROS pour les bras robotisés Kinova Kortex.
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Un projet ouvert de mise à niveau d'une tondeuse robot utilisant le GPS RTK.
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Environnement de réponse aux questions intégré et code de formation des agents.
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Code de formation par apprentissage par renforcement pour AgiBot X1.
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Modèle URDF du robot humanoïde JAXON.
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ACID : dynamique visuelle implicite conditionnelle à l'action pour la manipulation d'objets déformables
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Le module d'inférence pour AgiBot X1.
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Un framework d'exécution pour les applications robotiques modernes.
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Documents de la page du projet pour l'apprentissage politique guidé par les agents Priors.
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Une boîte à outils robotique MATLAB pour l'éducation.
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Une implémentation acteur-critique asymétrique TensorFlow pour l'apprentissage robot basé sur l'image.
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Une plate-forme pour exploiter et étendre les systèmes ROV, USV et robotiques.
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Un cadre d'apprentissage par renforcement pour la locomotion des robots humanoïdes.
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La bibliothèque principale de CoppeliaSim.
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Recherche sur la mise en œuvre de l’apprentissage par renforcement diviser pour régner.
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Expériences ACT à double vue SO-ARM101 avec des garanties d'exécution documentées.
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FluxVLA fournit des ressources d'ingénierie VLA couvrant la préparation des données et le déploiement de robots.
Cadres d'apprentissage des robotsNOTES DE SÉLECTION
Vérifiez les formats de données, les interfaces d’observation/action et les environnements pris en charge. Distinguer l’infrastructure de formation d’un cadre des licences et des exigences des politiques individuelles.
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