Cadres d'apprentissage des robots

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Code de recherche et enregistrements d’évaluation pour les objectifs exécutables de manipulation de robots.

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Bibliothèque d'apprentissage automatique C++ pour l'électronique embarquée et la robotique.

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Politique basée sur les flux 3D pour la manipulation de robots.

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FluxVLA fournit des ressources d'ingénierie VLA couvrant la préparation des données et le déploiement de robots.

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Micrologiciel du pilote automatique intégré et ressources système.

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Le projet obsolète de robotique cloud FogROS v1.

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Packages d'intégration ROS 2 pour les robots de recherche Franka.

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Packages d'intégration ROS pour les robots de recherche Franka.

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ACDC4Robot : conversion automatisée des conventions de description pour les robots de la conception à l'apprentissage

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Code de recherche pour l'apprentissage des flux de mouvement généraux en tant que moyens de robot.

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"Bon robot ! Maintenant, regardez ça !" : réutilisation de l'apprentissage par renforcement pour le transfert de tâche à tâche ; et « Bon robot ! » : apprentissage par renforcement efficace pour les tâches visuelles en plusieurs étapes avec transfert du simulateur au réel

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Une mise en œuvre de la recherche guidée de politiques pour la recherche sur l’apprentissage des politiques.

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Outils de formation et de déploiement d'apprentissage de maîtrise GQ-CNN avec intégration ROS.

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Expériences d'apprentissage par renforcement en ligne ancrées dans des modèles de langage dans BabyAI-Text.

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Une pile d'autonomie pour l'humanoïde Unitree G1, construite sur ROS 2.

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Packages ROS et commandes de mouvement pour les robots GUNDAM.

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Code de recherche HapticWAM pour distiller le toucher dans un modèle d'action mondiale.

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DoggyBot utile : récupération d'objets dans un monde ouvert à l'aide de robots à pattes et de modèles de langage de vision

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Packages de modèles de robot pour la pince IIT Dagana.

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Packages ROS pour les bras robotisés Interbotix.

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Pilotes Arduino et CMake pour certaines IMU InvenSense.

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Prise en charge de modèles à apprentissage approfondi accélérés par NVIDIA pour la détection d'objets dans l'espace image

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Contrôle de robot précis avec Jev, aperçus physiques et tâches LIBERO configurables.

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Modèle URDF du robot humanoïde JVRC.