开源人形机器人RPO深度视觉端到端上下楼梯实机部署(基于instinct lab进行部分小改)
试了一下ame1,注意力机制还是有效果得,但是有一小部分地形没办法通过
【Isaac Lab】双策略蒸馏
【AMP】AMP-RL原理分享(Based on Tienkung-Lab)
借鉴了Instinctlab的grouped raycaster与volume penetration,feap现在学会了预判地形,规划落足与全向运动
一次性炼成AMP+视觉+复杂地形
基于AMP的起身策略
unitree G1基于深度图像的复杂地形运控
【Python】强化学习——AMP
分层视觉导航+视觉运控
【Instinct Lab】视觉运控——Hiking in the Wild
我把Humanoid-Gym移植到了Isaac Lab:老项目终于能跑在新生态上了
AME——基于注意力机制的地图编码
开源人形机器人 atom01 深度相机视觉端到端上下楼梯 基于论文 Hiking in the Wild 小改
【Isaac Lab】DreamWaQ盲走策略
【Python】运动重定向——GMR
四足机器人盲爬楼梯
Isaac Lab 强化学习训练人形机器人 AMP 全向运动
[开源]LeggedSkillDeploy:腿足机器人模仿学习与强化学习部署框架
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