Förvar
Forskning
Diffusion Policy
En visuomotorisk strategi som använder diffusion för att generera robotåtgärder.
Robotpolitik
Programvara / Öppen källkod
motiontrans · michaelyuancb
Officiellt arkiv för "MotionTrans: Human VR Data Enable Motion-Level Learning for Robotic Manipulation Policies"
Översikt
Officiellt arkiv för "MotionTrans: Human VR Data Enable Motion-Level Learning for Robotic Manipulation Policies"
Inspektera installationsinstruktioner, versioner som stöds, exempel och gränssnitt i källan. Denna katalog hävdar inte att programvaran har installerats eller testats på din robot.
Projektinformation
- Underhållare
- michaelyuancb
- Primärt språk
- Python
- Förvarskodlicens
- MIT
- Modellviktslicens
- Ej inspelat
- Dataset licens
- Ej inspelat
- Hårdvarudesignlicens
- Ej inspelat
- Underhåll
- Ej arkiverad i senast registrerade metadata
- Senast observerade repository push
- 2026-03-09
Kodlicenser täcker inte automatiskt modellvikter, datauppsättningar eller hårdvarudesigner. Oinspelade licensdetaljer kräver bekräftelse med utgivaren.
Dokumentationssektioner
- MotionTrans: Human VR Data Enable Motion-Level Learning for Robotic Manipulation Policies
- Introduction
- Installation
- (1) Robot Teleoperation
- (2) Human Data Collection
- (3) MotionTrans Dataset
Bläddra i den här resursens kategorier
Utforska relaterade samlingar
Bläddra Programvara →Mer in Programvara
Förvar
Forskning
Förvar
Öppen källkod
Pinocchio
Rigid-body kinematik och dynamikalgoritmer för robotmodeller.
Rörelseplanering och kontroll
Webbplats
Forskning
openpi
Kod- och modellresurser för Physical Intelligence-robotpolicyer.
Vision-språk-handling
Förvar
Öppen källkod
universal manipulation interface · real-stanford
Gränssnitt för att samla in-the-wild demonstrationer och lära robotmanipulation.
Robotinlärningsramar
Webbplats
Forskning
Open TeleVision
Teleoperationsverktyg för att samla in bimanuella manipulationsdemonstrationer.
Teleoperationsprogramvara
Förvar
Öppen källkod
Data-Scaling-Laws · Fanqi-Lin
Officiell implementering av "Dataskalningslagar i imitationsinlärning för robotmanipulation"
Robotinlärningsramar