Thématique Robot Learning
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Propulsé par le bras robotique SO-ARM101
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Axes techniques clés
📊 Collecte de données
Stratégies de collecte détaillées — démo un bras, collaboration deux bras, téléopération. Augmentation de données pour la généralisation.
Tutoriels détaillés en cours. Contributions bienvenues.
🧠 Entraînement de modèles
ACT (Action Chunking with Transformer), Diffusion Policy, série Pi0 — analyses approfondies et guides de tuning.
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🚀 Optimisation du déploiement
Accélération TensorRT, quantification INT8/FP16, déploiement sur Jetson / Raspberry Pi et autres devices edge.
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📈 Évaluation des performances
Métriques d'évaluation robot learning, analyse de taux de réussite, méthodologie d'expériences d'ablation.
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Tutoriels associés
- Tutoriel SO-ARM101 — Entraîner des politiques de manipulation robotique avec LeRobot
- Compatibilité SO-ARM101 Jetson Orin PyTorch
- Tutoriel du module IMU — Collecte de données de capteurs
- Contrôle d'interface AmazingHand
✨ Appel aux contributeurs
Nous accueillons les contributeurs de la communauté ! Si vous avez des tutoriels, des études de cas ou des analyses techniques, n'hésitez pas à soumettre une PR.
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Support technique
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