xbpeng/MimicKit
A lightweight suite of motion imitation methods for training controllers.
What it solves
MimicKit は、キャラクター(ヒューマノイドや四足歩行ロボットなど)のモーションコントローラーを訓練し、特定の参照運動を模倣できるように設計された軽量なフレームワークです。さまざまな物理シミュレータを使用して、さまざまなモーション模倣手法を実装・テストするための標準化された方法を提供します。
関連
- プロジェクト
zitongbai/legged_labIsaac Lab用の強化学習拡張で、Unitree G1などの人間型ロボットがDeepMimicおよび敵対的運動事前知識を用いて複雑な動きを学習可能にします。
- プロジェクト
NVlabs/ProtoMotionsProtoMotions 3 は、Apache-2.0 ライセンスの GPU 加速フレームワークで、大規模なモーション学習、リターゲティング、ヒューマノイドロボットのシミュレーションから実機への展開をサポートします。AMASS や BONES などのデータセットでのマルチ GPU トレーニング、PyRoki によるワンコマンドのリターゲティング、クロスシミュレータテスト(Isaac Gym、Newton、MuJoCo)、および実機(例:Unitree G1)へのゼロショット展開のための ONNX ポリシーのエクスポートをサポートします。
- プロジェクト
- プロジェクト
lenskit/lkpyLensKit for Pythonは、研究者や学生が柔軟な実験環境でレコメンデーションシステムアルゴリズムを構築、実行、評価するためのツールキットです。
- プロジェクト