Ferramentas e Estruturas de Aprendizado de Robôs
Software de código aberto para treinamento, simulação e dados. RoboMimic, LeRobot, Isaac Sim, MuJoCo e mais.
Essenciais do Treinamento Stack
Estruturas principais para fluxos de trabalho de aprendizado por imitação e iteração de políticas.
ColeçãoStack de Simulação e Benchmark
Simuladores e ambientes de benchmark para avaliação controlada.
ColeçãoFerramentas de Infraestrutura de Dados
Padronização e ferramentas para pipelines de dados de robôs escaláveis.
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Ferramentas para Aprendizado de Robôs
RoboMimic
Estrutura de aprendizado por imitação. BC, DAgger, HBC. MimicGen para aumento de dados. MIT. Simulação + real.
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LeRobot
IL/RL de ponta a ponta. ACT, SmolVLA. Conjuntos de dados, treinamento, implantação. PyTorch, Hugging Face Hub.
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RLDS
Formato de conjunto de dados de aprendizado de robôs. TFDS, estrutura de episódios. Padrão Open X-Embodiment.
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Isaac Sim
Simulação física, dados sintéticos, randomização de domínio. Acelerado por GPU. Omniverse.
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MuJoCo
Motor físico. Rápido, preciso. RoboSuite, Gymnasium. Gratuito, código aberto.
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RoboSuite
Simulação modular. Baseado em MuJoCo. LIBERO, MetaWorld. Benchmarks de manipulação.
Ver ferramenta →Modelos e Conjuntos de Dados Sugeridos
Coesão da Pilha
As ferramentas estão organizadas em torno de treinamentos práticos e fluxos de trabalho de implantação.
Experimentação Rápida
Mova-se da simulação para a validação no mundo real com menos lacunas de integração.
Compatibilidade de Dados
Formatos e estruturas de dados estão vinculados a ecossistemas de modelos compatíveis.
Prontidão para Produção
Caminho do protótipo de código aberto para a implantação robusta em campo.