robossembler/robossembler.org
7
0
Fork 0
Code Issues 5 Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Added Fit2form project

Browse source
This commit is contained in:
Igor Brylyov 2021-10-08 16:48:11 +03:00
parent 4ef6eec63e
commit 71fb0f6625
1 changed files with 6 additions and 3 deletions
Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

9
docs/technologies/machine-learning-in-robotics.md
View file

@ -45,9 +45,7 @@ title: 'Применение машинного обучения в робото
#### Decentralized Multi-arm Motion Planner
Децентрализованный планировщик движений для ассамблей роботов манипуляторов. Планировщик обучен на 1-4 манипуляторах, но при этом показал свою работоспособность на произвольном количестве манипуляторов. То есть является масштабируемым.
В проекте использованы следующие python-библиотеки: PyTorch 1.6.0, pybullet, numpy, numpy-quaternion, ray, tensorboardX. Для визуализации симуляций в Blender одним из авторов была разработана библиотека [pybullet-blender-recorder](https://github.com/huy-ha/pybullet-blender-recorder). Доступны предварительно обученные модели.
Децентрализованный планировщик движений для ансамблей роботов манипуляторов. Планировщик обучен на 1-4 манипуляторах, но при этом показал свою работоспособность на произвольном количестве манипуляторов. То есть является масштабируемым. В проекте использованы следующие python-библиотеки: pytorch, pybullet, numpy, numpy-quaternion, ray, tensorboardX. Для визуализации симуляций в Blender одним из авторов была разработана библиотека [pybullet-blender-recorder](https://github.com/huy-ha/pybullet-blender-recorder). Доступны предварительно обученные модели.
[Сайт](https://multiarm.cs.columbia.edu/) | [Github](https://github.com/columbia-ai-robotics/decentralized-multiarm) | [Видео](https://www.youtube.com/watch?v=GNos793PFG4) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2011.02608.pdf)
@ -57,6 +55,11 @@ title: 'Применение машинного обучения в робото
[Сайт](https://adagrasp.cs.columbia.edu/) | [Github](https://github.com/columbia-ai-robotics/adagrasp) | [Видео](https://www.youtube.com/watch?v=MUawdWnQDyQ) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2011.14206.pdf)
#### Fit2Form: 3D Generative Model for Robot Gripper Form Design
Fit2Form генерирует формы пальцев для параллельного захвата, которые обеспечивают более стабильный и надежный захват изделия по сравнению с другими алгоритмами проектирования захватов как общего назначения, так и для конкретных задач.
[Сайт](https://fit2form.cs.columbia.edu/) | [Github](https://github.com/columbia-ai-robotics/fit2form) | [Видео](https://www.youtube.com/watch?v=utKHP3qb1bg) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2011.06498)
## Исследования