معايير تعلم الروبوت
التقييم الموحد للتلاعب بالروبوتات — RLBench، وLIBERO، وCALVIN، والمزيد. معدلات النجاح وإكمال المهام ومقاييس التقييم.
الفئات الشعبية
العلامات الشعبية
معايير التلاعب
رلبنش
أكثر من 100 مهمة معالجة في PyRep. تستخدم على نطاق واسع لتقييم VLA. BridgeVLA 88.2%، InternVLA 95%+ على مجموعات فرعية.
عرض المعيار → محاكاةLIBERO
معيار التعلم مدى الحياة 130 مهمة، مجموعات مكانية/كائن/هدف. RoboSuite. 95.9% سوتا (InternVLA).
عرض المعيار → محاكاةCALVIN
تأليف الأفعال من اللغة والرؤية. الأفق الطويل، مكيفة اللغة. RoboFlamingo خط أساس قوي.
عرض المعيار → روبوت حقيقيجوجل روبوت المعيار
التلاعب في العالم الحقيقي. أكثر من 700 مهمة. WidowX، تجسيدات مختلفة. معدل النجاح، تقييم المهام المتعددة.
عرض المعيار → روبوت حقيقيCOLOSSEUM
معيار الروبوت الحقيقي واسع النطاق. مهام وبيئات متنوعة. بريدجVLA 64%.
عرض المعيار →النماذج ومجموعات البيانات المقترحة
مقاييس قابلة للمقارنة
يتم تجميع المعايير لفحوصات الأداء من التفاح إلى التفاح.
تغطية حقيقية مقابل سيم
تقييم كل من الإعدادات الخاضعة للرقابة والموجهة نحو النشر.
رسم الخرائط النموذجية
يرتبط كل مسار مرجعي بعائلات نموذجية متوافقة.
دعم التنفيذ
دعم عمليات التقاط البيانات وتقييمها عند الحاجة.