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parcelstow · coenwerem

ParcelStow évalue la robustesse des politiques de robots apprises par imitation sous des variations de timing d'exécution dans Isaac Lab.

dexterous-manipulationimitation-learningisaac-labmanipulationapprentissage des robots
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Capture d'écran de la ressource · capturée 2026-10-08 · révisé visuellement

Aperçu

ParcelStow évalue la robustesse de la politique de robot apprise par imitation sous la variation du calendrier d'exécution dans Isaac Lab.

Résumé de l'éditeur : « Benchmark d'apprentissage robot Isaac Lab pour évaluer la robustesse des politiques apprises par imitation dans des conditions de variation du calendrier d'exécution »

Utilisez son référentiel pour inspecter la mise en œuvre, la documentation et les flux de travail pris en charge. Cet enregistrement d'annuaire identifie le responsable, la licence de code et les ressources associées ; il ne prétend pas que le projet a été installé ou testé sur votre robot.

Informations sur le projet

Mainteneur
coenwerem
Langue principale
Python
Licence de code de référentiel
Apache-2.0
Licence de poids modèle
Non enregistré
Licence de jeu de données
Non enregistré
Licence de conception de matériel
Non enregistré
Entretien
Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
Dernière poussée du référentiel observée
2026-10-06

Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.

Rubriques documentaires

  • ParcelStow
  • Does Imitation Learning Preserve Robustness Under Execution-Timing Variation?
  • Expert–ACT Comparison
  • Execution Timing and Task Success
  • Nominal and Scaled-Speed Task Success
  • Get the Code

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