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NVIDIA Isaac Lab
Outils d'apprentissage des robots construits autour de l'écosystème de simulation Isaac.
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robotic_world_model · leggedrobotics
Référentiel de nos articles : Robotic World Model : A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics and Uncertainty-Aware Robotic World Model Makes Offline Model-Based…
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Référentiel de nos articles : Robotic World Model : A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics and Uncertainty-Aware Robotic World Model Makes Offline Model-Based…
Objectif de l'éditeur : Référentiel de nos articles : Modèle du monde robotique : Un simulateur de réseau neuronal pour une optimisation robuste des politiques en robotique et un modèle du monde robotique tenant compte de l'incertitude permet à l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle hors ligne de fonctionner sur de vrais robots
Examiner les interfaces d'observation/action, les points de contrôle, les modes de réalisation des robots et les exigences d'adaptation. La licence du code de référentiel n'autorise pas automatiquement les pondérations ou les données de formation.
Informations sur le projet
- Mainteneur
- leggedrobotics
- 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
- 2026-04-08
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
- Robotic World Model Extension for Isaac Lab
- Aperçu
- Installation
- World Model Pretraining & Evaluation
- Configure model inputs/outputs
- Run dynamics model pretraining:
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