Roboter-Lerntools und Frameworks
Open-Source-Software für Training, Simulation und Daten. RoboMimic, LeRobot, Isaac Sim, MuJoCo und mehr.
Grundlagen des Trainings-Stacks
Kern-Frameworks für Nachahmungslernen und Richtlinieniterations-Workflows.
SammlungSimulations- und Benchmark-Stack
Simulatoren und Benchmark-Umgebungen zur kontrollierten Auswertung.
SammlungDateninfrastruktur-Tools
Standardisierung und Tools für skalierbare Roboterdatenpipelines.
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Werkzeuge für das Roboterlernen
RoboMimic
Nachahmungslernrahmen. BC, DAgger, HBC. MimicGen zur Datenerweiterung. MIT. Simulation + real.
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LeRobot
End-to-End-IL/RL. ACT, SmolVLA. Datensätze, Schulung, Bereitstellung. PyTorch, Hugging Face Hub.
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RLDS
Robot-Learning-Dataset-Format. TFDS, Episodenstruktur. Offener X-Embodiment-Standard.
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Isaac Sim
Physiksimulation, synthetische Daten, Domänenrandomisierung. GPU-beschleunigt. Omniversum.
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MuJoCo
Physik-Engine. Schnell, genau. RoboSuite, Gymnasium. Kostenlos, Open Source.
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RoboSuite
Modulare Simulation. MuJoCo-basiert. LIBERO, MetaWorld. Manipulations-Benchmarks.
Werkzeug anzeigen →Vorgeschlagene Modelle und Datensätze
Stapelzusammenhalt
Die Tools sind rund um praktische Schulungs- und Bereitstellungsabläufe organisiert.
Schnelles Experimentieren
Wechseln Sie von der Simulation zur realen Validierung mit weniger Integrationslücken.
Datenkompatibilität
Datenformate und Frameworks werden mit kompatiblen Modellökosystemen verknüpft.
Produktionsbereitschaft
Weg vom Open-Source-Prototyping zum robusten Feldeinsatz.