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
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
超低分辨率下人形全身视觉端到端,单卡4090 20h 1阶段也能解决,有点钝钝的。。
unitree G1基于深度图像的复杂地形运控
BPX 倒地爬起
【Python】运动重定向——GMR
sim很好real一坨了
一次性炼成AMP+视觉+复杂地形
双足强化学习+视觉感知+复杂地形
[开源]LeggedSkillDeploy:腿足机器人模仿学习与强化学习部署框架
AMP_mjlab实机演示
别用Isaaclab了!都来用基于mjlab的instinctMJ
【Isaac Lab】双策略蒸馏
我把Humanoid-Gym移植到了Isaac Lab:老项目终于能跑在新生态上了
【Instinct Lab】视觉运控——Hiking in the Wild
Isaac Lab 强化学习训练人形机器人 AMP 全向运动
分层视觉导航+视觉运控
Speed Vault
AME——基于注意力机制的地图编码