机器人

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UMI:斯坦福开发的一个机器人数据收集和策略学习框架

UMI可以将人类在复杂环境下的操作技能直接转移给机器人,无需人类编写详细的编程指令。
也就是通过人类亲自操作演示然后收集数据,直接转移到机器人身上,使得机器人能够快速学习新任务
UMI整合了精心设计的策略接口,包括推理时延匹配和相对轨迹动作表示,使得学习到的策略不受硬件限制,可跨多个机器人平台部署。

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1X’s :神经网络视觉端到端学习机器人

该机器人能够完全独立地执行任务,无需人类远程操控或通过预设脚本。
所有动作都是实时通过神经网络计算得出。
机器人基于视觉的端到端神经网络直接从图像中学习如何控制其动作,包括驾驶、操纵手臂和抓取器、控制躯干和头部等。

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