LeRobot 是一个专注于 PyTorch 平台的机器学习项目，旨在为现实世界中的机器人技术提供先进的模型、数据集和工具。通过降低技术门槛，我们希望让更多人能够轻松地参与到机器人技术的研究和开发中来。 LeRobot 目标是 ...... 阅读全文

北京通用人工智能国家重点实验室、 清华大学自动化系、北京大学人工智能研究院、加州大学洛杉矶分校和北京大学电子电气与计算机学院的研究人员推出Ag2Manip框架，机器人系统自主学习新的操作技能，特别是在没有特定 ...... 阅读全文

来自上海人工智能实验室OpenRobotLab、上海交通大学、浙江大学和香港中文大学的研究人员发布关于四足机器人在复杂环境中稳定运动控制的研究论文。四足机器人在现实世界中的应用越来越广泛，比如在灾难救援或野外探索 ...... 阅读全文

这篇论文介绍了一种新颖的方法OpenRoboExp，用于驱动仿真机器人（animatronic robots）的面部表情与人类的语音同步。想象一下，你正在与一个机器人对话，这个机器人能够根据你说的内容和说话时的情感变化，实时地展 ...... 阅读全文

这篇论文介绍了一种名为NeuFlow的新型光学流估计架构，这是一种在机器人和其他边缘设备上实时、高精度估计图像中物体运动的技术。光学流估计在计算机视觉领域扮演着重要角色，它帮助我们理解图像中物体是如何移动的 ...... 阅读全文

Google DeepMind推出新型框架Vid2Robot，它是一个让机器人通过观看人类执行任务的视频来学习并执行相同任务的系统。简而言之，Vid2Robot能够让机器人通过观察人类的动作视频来理解任务意图，并在自己的环境中复现这 ...... 阅读全文

加州大学圣地亚哥分校、卡耐基梅隆大学、 麻省理工学院和 IAIFI的研究团队推出GeFF（Generalizable Feature Fields）系统，它是一种用于移动操作机器人的先进技术。想象一下，你有一个机器人助手，它可以在你的指导 ...... 阅读全文

来自上海启智研究院、上海交通大学、清华大学、上海人工智能实验室的研究人员推出新型视觉模仿学习方法3D Diffusion Policy (DP3)，这种方法通过结合3D视觉表示和扩散策略，使得机器人能够在模拟和现实世界任务中高 ...... 阅读全文

Google DeepMind推出机器人学习框架RT-H（Robot Transformer with Action Hierarchies）的机器人学习框架。RT-H的目标是通过自然语言来构建动作层级结构，以便更有效地学习和执行复杂的任务。这个框架利用了语言的表 ...... 阅读全文

斯坦福大学和谷歌的研究人员推出RT-Sketch系统，它是一个目标条件化的模仿学习（Imitation Learning, IL）策略，用于机器人操控任务。RT-Sketch的核心特点是它能够理解用户手绘的草图，并根据这些草图来执行动作。这 ...... 阅读全文

加州大学伯克利分校的研究人员发布论文，该主题是关于如何训练一个由两个多指机器人手组成的系统，使其能够旋转（拧开）各种类似瓶子物体的盖子。这个研究项目使用了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL ...... 阅读全文

来自康奈尔大学的研究人员推出一个名为MOSAIC的系统，它是一个模块化的架构，旨在帮助家庭机器人与人类用户合作完成复杂的烹饪任务。MOSAIC通过自然语言与人类用户互动，协调多台机器人，并管理日常物品的开放词汇表 ...... 阅读全文