Outils et cadres d'apprentissage des robots
Logiciel open source pour la formation, la simulation et les données. RoboMimic, LeRobot, Isaac Sim, MuJoCo et plus encore.
Les essentiels de la pile de formation
Cadres de base pour les flux de travail d’apprentissage par imitation et d’itération de politiques.
CollectionPile de simulation et de référence
Simulateurs et environnements de référence pour une évaluation contrôlée.
CollectionOutils d'infrastructure de données
Standardisation et outillage pour des pipelines de données robotiques évolutifs.
Catégories populaires
Balises populaires
Outils pour l'apprentissage des robots
RoboMimic
Cadre d'apprentissage par imitation. BC, DAgger, HBC. MimicGen pour l'augmentation des données. MIT. Simulation + réel.
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LeRobot
IL/RL de bout en bout. AGIR, SmolVLA. Jeux de données, formation, déploiement. PyTorch, Hub pour les câlins.
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RLDS
Format de l'ensemble de données d'apprentissage du robot. TFDS, structure des épisodes. Norme ouverte X-Embodiment.
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Isaac Sim
Simulation physique, données synthétiques, randomisation de domaines. Accéléré par GPU. Omnivers.
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MuJoCo
Moteur physique. Rapide, précis. RoboSuite, Gymnase. Gratuit et open source.
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RoboSuite
Simulation modulaire. Basé sur MuJoCo. LIBERO, MetaWorld. Repères de manipulations.
Afficher l'outil →Modèles et ensembles de données suggérés
Cohésion de la pile
Les outils sont organisés autour de workflows de formation pratique et de déploiement.
Expérimentation rapide
Passez de la simulation à la validation réelle avec moins de lacunes d'intégration.
Compatibilité des données
Les formats et cadres de données sont liés à des écosystèmes de modèles compatibles.
Préparation à la production
Chemin du prototypage open source au déploiement robuste sur le terrain.