机器人策略

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使用扩散来生成机器人动作的视觉运动策略方法。

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用于适应跨操作任务的通用机器人策略框架。

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一种用于双手机器人操纵的策略学习实现。

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CLOVER:具有机器人操作生成期望的闭环视觉运动控制

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Lift3D基金会策略：提升2D大规模预训练模型以实现稳健的3D机器人操作

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用于视觉拾取和放置策略的语言条件框架。

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HoloMotion提供了用于全身人形控制的基础模型项目。

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论文“通过模仿动物学习敏捷机器人运动技能”所附的代码

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来自艾伦人工智能研究所的机器人操纵模型资源。

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操作原语增强强化学习（MAPLE)的官方代码库

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DexMV:从人类视频中进行灵巧操作的模仿学习，ECCV 2022

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通过 Lipschitz 约束策略学习平滑的人形运动

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T-Rex 的官方存储库：触觉反应灵巧操纵

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通用仿人机器人的语言引导全身控制

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“FALCON：学习力自适应人形机车操纵”

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论文：“PhysHSI:Towards a Real-World Generalized and Natural Humanoid-Scene Interaction System”的正式实施

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四足机器人A1具有AMP的自然运动、跳跃和恢复

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DexMachina的代码库：用于双手灵巧操作的功能重定向

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用于灵巧操作的极简重定向引导强化学习方法

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视觉模仿实现情境人形控制。 CoRL 2025，最佳学生论文奖。

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Being-H是BeingBeyond的以人为中心的具体化基础模型家族。

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https://arxiv.org/abs/2312.10807

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3D-CovDiffusion实现用于覆盖路径规划的3D感知扩散策略。

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“人形策略学习的对抗性运动和运动模仿”的官方代码