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Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人

Apple Vision ProUnitree H1_2遥操作机器人控制VR技术Github开源项目

该项目实现了Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人的功能。通过逆运动学和图像传输技术，实现了双手和双臂的精确控制。项目提供了详细的环境配置指南，涵盖Isaac Gym模拟环境和本地流媒体设置。代码基于TeleVision框架，针对Unitree机器人进行了优化。这一解决方案为人形机器人远程操作开辟了新途径，具有广阔的应用前景。

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介绍相关项目
ravens - PyBullet仿真中的视觉机器人操纵任务集合
GithubPyBulletRavensTransporter Networks开源项目强化学习机器人操作
Ravens项目提供了一系列在PyBullet中模拟的任务，专注于学习基于视觉的机器人抓取与放置操作。项目包含一个类似Gym的API和10个桌面排布任务，每个任务包括专家演示脚本和奖励函数，用于模仿学习和强化学习。该项目展示了Transporter Network的效率，通过重新排列深度特征来推断视觉输入的空间位移，从堆叠积木到处理变形绳索，学习速度和推广能力均优于基准方法。
LearningHumanoidWalking - 强化学习驱动的人形机器人双足行走算法
GithubMuJoCoPyTorch人形机器人双足行走开源项目强化学习
LearningHumanoidWalking开源项目探索了基于强化学习的人形机器人双足行走控制。该项目利用PPO算法训练机器人在预设足迹上行走，实现了包括上下楼梯和弯道行走在内的复杂任务。项目提供了完整的代码实现，涵盖环境设置、奖励函数和网络结构等，为相关研究提供了可复现的实验基础。通过MuJoCo物理引擎仿真，该算法在多种复杂地形中展现了良好性能。
Instruct2Act - 利用大语言模型实现多模态指令向机器人操作的映射
GithubInstruct2Act多模态指令大型语言模型开源项目机器人操控零样本方法
Instruct2Act是一种创新框架，通过大语言模型将多模态指令转化为机器人操作。该框架生成Python程序，有效结合感知、规划和动作环节，将复杂指令转化为精准策略代码。在不同场景尤其是桌面操作领域，框架的零样本方法表现优异，超越了许多现有的学习策略。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
SystemAnimatorOnline - AI驱动的实时全身动作捕捉与虚拟形象动画
3D建模ARGithubVTubingXR Animator动作捕捉开源项目
XR Animator是一款基于AI技术的全身动作捕捉应用,利用单个网络摄像头实现实时动作追踪并驱动3D虚拟形象。该应用支持面部、手部和全身动作捕捉,兼容MMD和VRM模型,可在桌面和移动端浏览器中使用。XR Animator还提供AR功能、动作录制导出和自定义3D场景等特性,为VTubing和元宇宙创作者提供丰富的虚拟互动工具。
webcamGPT - 实时视频流分析工具，基于OpenAI视觉API
API密钥GithubOpenAI vision APIwebcamGPT图像识别开源项目视频流聊天
webcamGPT是一个基于OpenAI视觉API的开源工具集，用于实时分析图像、视频文件和网络摄像头流。该项目提供简便的安装方法和API密钥配置指南，便于开发者快速集成。尽管仍处于开发阶段，webcamGPT已展示出在视频流智能分析方面的潜力，为计算机视觉应用开辟了新的可能性。
WebcamGPT-Vision - 通过OpenAI GPT-4 Vision API实现实时图像分析的轻量应用
FlaskGithubOpenAI GPT-4 Vision APIWebcamGPT-Visionwebcam图像处理实时图像捕获开源项目
WebcamGPT-Vision是一款轻量级Web应用，利用OpenAI的GPT-4 Vision API实现实时图像处理，支持PHP、Node.js和Python/Flask三种版本，具备简洁直观的界面设计，能够从摄像头捕获图像并显示AI生成的描述。需要现代网络浏览器、相应的软件安装和OpenAI API密钥。
Open-Interface - 利用LLM实现计算机自驱动操作
GPT-4VGithubOpen Interface开源项目机器学习自动化自驾电脑软件
Open Interface通过向LLM后端（如GPT-4V）发送用户请求来实现计算机的全自动驾驶功能。系统通过模拟键盘和鼠标输入自动执行任务，并在必要时发送当前屏幕截图进行调整。此项目支持MacOS、Linux和Windows，并允许连接不同的LLM后端进行自定义配置，带来了提高效率和自动化的新选择。
llavavision - 利用多模态AI实现视觉描述的简易网络应用
GithubLLaVaVisionWeb应用llama.cpp图像描述开源项目机器学习模型
LLaVaVision是一个基于llama.cpp和llava后端的“Be My Eyes”简易网络应用，通过ChatGPT和Copilot快速开发。应用了SkunkworksAI BakLLaVA-1模型进行视觉描述，并通过Web Speech API朗读文本。适用于拥有约5 GB RAM/VRAM的设备，提供详细的服务器搭建和启动指南，支持GPU和CPU运行模式。灵感源自Fuzzy-Search/realtime-bakllava，旨在提供便捷的视觉辅助功能。
ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南
ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论
这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程，覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外，项目还提供了VisionPro的学习笔记，帮助用户理解和应用前沿视觉软件，适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。
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