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LIBERO

机器人学习知识转移基准平台

LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务,LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集,有助于推动该领域的发展。

L3AGI - AI助手协作平台,提升团队效率
AI助手AI集成GithubL3AGI团队协作开源工具开源项目
L3AGI是一个开源工具,用于设计、管理和执行自主AI助手及其团队,实现AI助手间的高效协作处理复杂任务。该平台支持多种数据源和集成功能,包括VectorDB与LlamaIndex,并提供专用工具包。其用户界面友好且结合强大API确保平稳集成。加入社区,获取最新功能及持续支持,体验现代化AI团队协作解决方案。
diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行
Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉
Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法,旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库,支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法,同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果,并将算法应用于多种机器人控制场景。
LuckyRobots - 创新虚拟平台助力机器人AI模型开发与测试
AI工具AI模型RobotGPT机器人模拟自然语言命令虚拟环境
LuckyRobots提供创新的虚拟机器人训练环境,简化软件工程师的机器人开发流程。平台特色包括先进仿真环境、端到端AI模型部署、自然语言控制、逼真物理引擎和多样虚拟场景。支持复杂任务训练和测试,致力推动RobotGPT技术发展,为机器人实际应用奠定基础。
Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark - 统一视觉参数高效迁移学习评测基准
GithubV-PETL Bench参数高效迁移学习基准测试开源项目模型评估计算机视觉
V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集,涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务,评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源,为计算机视觉研究提供全面评测平台。
alfred - 视觉语言导航家庭任务智能代理基准
AIALFREDGithub开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
ALFRED是一个用于训练和评估智能代理的基准数据集,模拟家庭环境中的日常任务。它结合自然语言指令和第一人称视觉信息,包含长序列操作和不可逆状态变化,更贴近真实场景。项目提供数据集、代码和工具,支持视觉语言导航和任务完成系统的研发。ALFRED还维护公开排行榜,便于研究人员比较不同模型的性能。
umi-on-legs - 四足机器人操作技能的全身控制框架
GithubUMI on Legs全身控制器四足机器人开源项目机器人操作视觉运动策略
UMI on Legs项目为四足机器人与机械臂结合提供了可扩展的操作技能框架。该框架整合真实人类示范和模拟训练的全身控制器,实现视觉运动策略在四足机器人上的应用。项目涵盖全身控制器模拟训练、实际部署、iPhone里程计应用、UMI真实环境类和ARX5 SDK等组件,为机器人操作研究提供综合解决方案。
ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架
GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真
ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统,支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力,可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API,简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程,未来将扩展更多资产和场景支持。
openvla-7b - 基于视觉和语言的开源机器人动作生成模型
GithubHuggingfaceOpenVLA图像文本处理开源项目机器人控制机器学习模型视觉语言行为模型
OpenVLA-7B是一个开源的视觉-语言-动作模型,基于97万个机器人操作数据训练。该模型将语言指令和摄像机图像转化为机器人动作,支持多种机器人控制,并可通过微调适应新任务。OpenVLA-7B采用MIT许可证,适用于零样本指令执行和新领域迁移。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发,旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现,还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境,且包含大量可重复使用的基准。
diffusion-literature-for-robotics - 扩散模型在机器人学研究中的最新进展与应用
Diffusion modelsGithub人工智能图像生成开源项目机器人学深度学习
本项目整理了扩散模型在机器人学领域的前沿研究文献和代码资源,涵盖模仿学习、视频生成等多个研究方向。资源库提供扩散模型入门教程、精选论文摘要和主题分类的机器人扩散论文集,为研究者提供全面参考。项目旨在帮助研究人员了解并应用机器人扩散技术的最新进展。
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