Repozytorium
Badania
softgym · Xingyu-Lin
SoftGym zapewnia środowiska wzorcowe do manipulacji obiektami odkształcalnymi.
Manipulacja
Oprogramowanie / Otwarte źródło
AdaptiGraph · Boey-li
Kod badawczy AdaptiGraph dotyczący dynamiki manipulacji robotami adaptującymi się do materiałów.
Przegląd
Kod badawczy AdaptiGraph dotyczący dynamiki manipulacji robotami adaptującymi się do materiałów.
Podsumowanie wydawcy: „[RSS 2024] AdaptiGraph: Material-Adaptive Graph-Based Neural Dynamics for Robotic Manipulation”
Skorzystaj z jego repozytorium, aby sprawdzić wdrożenie, dokumentację i obsługiwane przepływy pracy. Ten zapis katalogu identyfikuje opiekuna, licencję na kod i powiązane zasoby; nie twierdzi, że projekt został zainstalowany lub przetestowany na Twoim robocie.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- Boey-li
- Język podstawowy
- C++
- Licencja na kod repozytorium
- MIT
- Licencja na wagę modelu
- Nie nagrano
- Licencja na zbiór danych
- Nie nagrano
- Licencja na projektowanie sprzętu
- Nie nagrano
- Konserwacja
- Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
- Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
- 2024-07-25
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- AdaptiGraph: Material-Adaptive Graph-Based Neural Dynamics for Robotic Manipulation
- 🛠️ Installation
- Prerequisite
- Setup an environment
- prepare python env
- install PyTorch. We use 2.2.1+cu121 as an example:
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Przeglądaj Oprogramowanie →Więcej w Oprogramowanie
Repozytorium
Badania
Repozytorium
Badania
flingbot · real-stanford
To repozytorium zawiera kod do szkolenia i ewaluacji FlingBota zarówno w ustawieniach symulacyjnych, jak i rzeczywistych, na konfiguracji ramienia robota z dwoma UR5 dla Ubuntu 18.04
Symulacja i fizyka