로봇 학습 특집
모든 사람을 위한 더 빠르고, 유연하며, 확장 가능한 로봇 학습 솔루션. 오픈소스 플랫폼에서 다양한 로봇 학습 시나리오를 다루어 업계 로봇 응용을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
SO-ARM101 로봇 팔이 견인
핵심 기술 방향
📊 데이터 수집
단일 팔 데모, 양팔 협업, 원격 조작 등을 포함한 다양한 데이터 수집 전략 상세. 데이터 증강 기술로 모델 일반화 능력 강화.
상세 튜토리얼 작성 중입니다. 기여 환영.
🧠 모델 훈련
ACT (Action Chunking with Transformer), Diffusion Policy, Pi0 시리즈 알고리즘 심층 해설과 튜닝 가이드.
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🚀 배포 최적화
TensorRT 가속, INT8/FP16 모델 양자화, Jetson / 라즈베리파이 등 엣지 디바이스 배포 실무.
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📈 성능 평가
로봇 학습 평가지표 상세, 성공률 분석, 소거 실험 설계 방법론.
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관련 튜토리얼
- SO-ARM101 튜토리얼 — LeRobot으로 로봇 조작 정책 훈련
- SO-ARM101 Jetson Orin PyTorch 호환성
- IMU 모듈 튜토리얼 — 센서 데이터 수집
- AmazingHand 인터페이스 제어
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