机器人策略

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操纵任何事物：使用视觉语言模型自动化现实世界的机器人[CoRL 2024]

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用于机器人操纵的多任务扩散变压器（DiT)策略的开源实现，如波士顿动力阿特拉斯人形机器人和“对大型行为的仔细检查......”中所见。

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基于视觉的人形运动

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ICLR 2024焦点论文的正式实施：基于物理的控制的通用人形运动表示

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ICLR'26接受的论文“From Language to Locomotion: Retargeting-free Humanoid Control via Motion Latent Guidance”的代码

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用于多模态物理环境的主动式机器人操纵模型

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我们首次在现实世界的四足机器人上成功部署基于全身采样的 MPC 系统。我们的方法可以使用……实现实时、接触丰富的运动和操纵。

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RynnValue:用时间距离缩放机器人价值基础模型

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这是论文《Depolying Ten Hundred Robots: Scalable Imitation Learning for Lifelong Multi-Agent Path Finding》的代码仓库，该论文赢得了 ICRA 2025 关于多机器人系统的最佳论文......

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论文《Scaling Behaviour Foundation Model for Humanoid Robots》正式实现

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SimToolReal的正式实施：零次灵巧工具操作的以对象为中心的策略

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通用人形控制器在Mujoco的正式实施。支持 Kinpoly (NeurIPS 2021) 和 EmbodiedPose (NeurIPS 2022)。

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我们论文的存储库：通过对粗糙部分演示的对抗性模仿学习敏捷技能第六届机器人学习会议（CoRL）会议记录，

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从人-物交互中学习全身灵巧的局部操纵

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XRZero-G0:通过接口、质量和比率推动灵巧机器人操纵的前沿

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我的论文“You Only Teach Once: Learn One-Shot Bimanual Robotic Manipulation from Video Demonstrations”的代码