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Messagerie Pub/sub pour Python, C et C++.
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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Messagerie Pub/sub pour Python, C et C++.
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Recherche de collecte de données guidée par les performances pour l'apprentissage sur robot.
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Applications ROS pour le robot mobile myAGV, y compris cartographie et navigation.
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Package d'installation de maillage pour le robot NAO.
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Primitives GPU pour un rendu différenciable.
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Ce projet de déploiement Octo couvre la téléopération, la collecte RLDS et la mise au point des bras Universal Robots.
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Environnements d'apprentissage par renforcement pour Isaac Gym en Isaac Sim.
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Projet de robot de service basé sur ROS.
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Une expérience d'ouverture de tiroir guidée par toucher avec pi0.5 et Genesis.
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Une thèse sur l'apprentissage des robots et l'autonomie adaptative dans l'espace.
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Un projet de système d'exploitation connectant les agents d'IA au matériel physique.
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Physical AI Studio est un cadre de bout en bout permettant de former des robots à effectuer des tâches grâce à un apprentissage par imitation à partir de démonstrations humaines.
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Intégration de synthèse vocale Piper pour ROS 2.
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Actifs du modèle URDF pour le robot Poppy Torso.
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Une interface Python pour MoveIt 2.
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Démonstration de manipulation d'un bras robot à l'aide du framework RAI.
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Actifs de description du robot pour le manipulateur mobile RBY1.
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Descriptions URDF pour le robot Reachy.
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Ensemble de données et référence pour la navigation en langage visuel utilisant des expressions de référence.
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Repenser le modèle de génération vidéo pour le monde incarné
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Code de recherche pour l'apprentissage par renforcement des robots sans ingénierie de récompense.
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Packages d'intégration de manipulateur pour la plateforme mobile Ridgeback.
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Une bibliothèque PyTorch modulaire, primitive et python-first pour l'apprentissage par renforcement.
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Code de recherche pour généraliser les moyens des robots par correspondance sémantique.
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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