Recherche et apprentissage / Recherche
Awesome LLM Robotics collecte des recherches utilisant des modèles linguistiques et multimodaux pour la robotique et l'apprentissage par renforcement.
Awesome LLM Robotics collecte des recherches utilisant des modèles linguistiques et multimodaux pour la robotique et l'apprentissage par renforcement.
Résumé de l'éditeur : « Une liste complète d'articles utilisant des modèles multimodaux/en grand langage pour la robotique/RL, y compris des articles, des codes et des sites Web associés »
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.
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.
Référentiel
Recherche
Awesome Implicit NeRF Robotics rassemble des recherches sur les représentations implicites et NeRF pour la robotique et l'apprentissage par renforcement.
Normes et collections de référence
Référentiel
Source ouverte
Code de recherche RoboGen pour générer et apprendre des compétences robotiques.
Cadres d'apprentissage des robots
Référentiel
Source ouverte
Modèles-de-fondation-de-robotique-géniaux
Normes et collections de référence
Référentiel
Source ouverte
Implémentation de recherche LEO pour un agent incarné généraliste dans des environnements 3D.
Cadres d'apprentissage des robots
Référentiel
Recherche
Code de recherche pour mapper les instructions multimodales aux actions robotiques.
Navigation et SLAM