Manipolazione

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Una suite di benchmark per il trasferimento di conoscenze nell'apprendimento permanente dei robot.

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Un punto di riferimento per la manipolazione a lungo orizzonte condizionata dal linguaggio.

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Una suite di attività per valutare l'apprendimento dei robot con osservazioni visive.

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Benchmark sulla manipolazione di robot bimanuali e strumenti per la generazione di dati.

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ActionShift valuta l'adattamento ai contratti di interfaccia di azione del robot nascosto sui compiti ManiSkill.

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Benchmark di manipolazione dipendente dalla memoria basato su RoboTwin

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DexArt: benchmarking della manipolazione abile generalizzabile con oggetti articolati, CVPR 2023

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Un benchmark di manipolazione per esperimenti multi-task e meta-apprendimento.

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SoftGym fornisce ambienti di riferimento per la manipolazione di oggetti deformabili.

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Robot Colosseum mette a confronto la generalizzazione nella manipolazione robotica.

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FurnitureBench fornisce parametri di riferimento reali per l'assemblaggio di mobili e le relative risorse di simulazione.

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Ambienti di apprendimento per rinforzo robotico utilizzando l'interfaccia Gymnasium.

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Ambienti di simulazione della manipolazione e benchmark di apprendimento dei robot.

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Un benchmark di manipolazione bimanuale per mani abili con supporto visuo-tattile simulato

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GeoPolicy-Bench confronta la percezione e i progetti politici sui compiti di manipolazione del Panda.

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Un ambiente di simulazione e punto di riferimento per il trasferimento di oggetti da uomo a robot

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Una suite di apprendimento all-in-one sulla manipolazione di robot per la formazione e la valutazione di modelli politici su vari set di dati e parametri di riferimento.

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Genera e confronta set di dati per problemi di manipolazione dei robot

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Una struttura software che integra vari metodi di apprendimento per imitazione e ambienti di riferimento per la manipolazione robotica

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Space Robotics Bench fornisce risorse di apprendimento dei robot per attività orientate allo spazio.

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Documento NeurIPS 2022 "VLMbench: un benchmark compositivo per la manipolazione della visione e del linguaggio"

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Questo è un codice ufficiale per il benchmark del documento "VTDexManip: A Dataset and Benchmark for Visual-tactile Pretraining and Dexterous Manipulation with Reinforcement Learning" (ICLR 2025)