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Progetti: dalla simulazione ai robot reali
Scegli un compito e affronta ambiente, addestramento, controllo e valutazione con un progetto, una demo o una riproduzione. Segui capitoli per costruire un sistema o un esperimento autonomo per provare un metodo. Consulta i fondamenti per i principi e le risorse per articoli, dati e codice.
Da dove iniziare
- Da zero: il progetto sui quadrupedi ha otto capitoli su attuatori, cinematica, modellazione, andature e politiche. Serve Python di base; puoi imparare controllo e algebra lineare durante la pratica.
- Dati e hardware dei bracci: dispense LeRobot in cinese, unità 0–2 e Python di base, poi SO-101, che richiede un robot compatibile.
- Prima simulazione: MicroDuck RL o ACT bimanuale, configurando l'ambiente.
- Equilibrio dei bipedi su ruote: anteprima Flamingo, con prerequisiti ed esperimenti previsti.
Verifica ambiente e obiettivi prima di iniziare. Conserva codice, parametri e risultati e analizza valutazioni e guasti. I capitoli dei progetti sono attualmente in cinese; gli stati seguenti descrivono quel contenuto originale.
Direzioni
| Direzione | Progetti | Adatta a |
|---|---|---|
| Bracci | 5 | VLA, dati e imitazione |
| Quadrupedi | 4 | Rinforzo, controllo e sim-to-real |
| Bipedi e umanoidi | 1 disponibile, 2 previsti | Controllo avanzato, rinforzo e pianificazione |
| Manipolazione mobile | 3 | Navigazione e manipolazione |
| Bipedi su ruote | Anteprima | Equilibrio sottoattuato, Isaac Lab e validazione tra simulatori |
Progetti disponibili
- MicroDuck RL: camminare, rialzarsi e rotolare: MJCF, attuatori BAM e registrazione dei compiti mjlab; 18 modalità di movimento con MuJoCo Warp e valutazione senza schermo tramite GIF e MP4.
Progetti AMD
- AUP Learning Cloud: APU Ryzen AI, JupyterHub, Code Server e ROCm nel browser per esercizi, inferenza locale e piccoli esperimenti.
- MicroDuck RL · AMD ROCm: compilare ROCm Warp e MuJoCo Warp su Radeon R9700, correggere la cache del broadphase dinamico e addestrare PPO bipede.
- ACT bimanuale · AMD ROCm: BF16 su GPU Radeon, ripresa dei checkpoint, valutazione di 20 episodi ed esportazione video.
- Esplora Pupper: progetto di punta con Pupper Locomotion per politiche RL e Pupper VLA per visione, linguaggio e azione.
Progetti di simulazione
| Progetto | Percorso tecnico | Stato |
|---|---|---|
| Quadrupede da zero | MuJoCo, PD, cinematica, andature, politiche e percezione | Panoramica e 8 capitoli disponibili |
| MicroDuck RL | mjlab, MuJoCo Warp, PPO parallelo su CUDA e 18 movimenti | Disponibile |
| Primi passi con MuJoCo | MJCF, fisica e controllo Python | Disponibile |
| DDPG InvertedPendulum | Controllo continuo e riferimento DDPG | Disponibile |
| DDPG Reacher | Inseguimento con braccio planare | Disponibile |
| DDPG Pusher | Contatto e progettazione delle ricompense | Disponibile |
| ACT bimanuale | ALOHA, imitazione e valutazione su più episodi | Disponibile |
| π₀.₅ + RECAP: LIBERO | Modelli di valore, vantaggi, ACP e valutazione LIBERO | Disponibile |
| Validazione Sim2Sim | Politiche tra simulatori | In sviluppo |
| Flamingo · Isaac Lab | Equilibrio, rinforzo e validazione tra simulatori | Anteprima del corso |
Progetti con robot reali
LeRobot introduce dati e strumenti; SO-101 applica quanto appreso a un braccio reale.
| Progetto | Percorso tecnico | Stato |
|---|---|---|
| LeRobot in cinese | Apprendimento robotico, dati, strumenti e robotica classica | Unità 0–2 raccolte |
| SO-101 + LeRobot | Connettività, sicurezza e riproduzione delle azioni | Disponibile |
| Controllo bracci ROS2 | Controllo ROS2 ed esecuzione | In sviluppo |
| Guida Sim2Real | Impiego di politiche e validazione reale | In sviluppo |