具身智能与机器人资源导航
找到用于模仿学习、强化学习和机器人策略适应的训练工作流程。
用于机器人控制、数据集和端到端学习的LeRobot工具。
onshape-to-robot 导出器的机器人装配示例。
用于强化学习的标准环境API和参考环境。
CARLA的交通场景定义和执行引擎。
用于从示教数据集学习机器人策略的工具。
用于机器人运动训练的强化学习工具。
用于具体模型和机器人策略的强化学习基础设施。
以多模式提示为条件的机器人操纵策略。
用于多模式机器人学习的基准任务套件。
用于腿式机器人学习的 Isaac Gym 环境。
具有机器人接口和示例的机器人研究平台。
用于训练和评估控制策略的强化学习算法。
StarVLA提供用于开发视觉-语言-动作模型的模块化代码。
ROS 2的机器人运动规划框架。
标准开臂机器人和 LeRobot 集成的设计和设置文档。
NVIDIA Alpamayo的开发者中心，包含用于微调、强化学习训练后、量化和部署的即用配方。
EmbodiInfer为具体模型提供推理和强化学习推出基础设施。
EmbodiRun提供将具体模型与计算节点和机器人或模拟器连接的运行时。
用于收集野外演示和教授机器人操作的界面。
使用 TurtleBot3 进行自动驾驶
带有TurtleBot3包的OpenManipulator
Dexbotic提供用于视觉-语言-动作模型开发的工具箱。
这是通过Isaac Gym提供双灵巧手操作任务的库
在机器人控制中使用的优化和算法微分工具。
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检查数据格式、观察/动作接口和支持的环境。将框架的培训基础设施与单个策略的许可和要求区分开来。
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