Unitree RL GYM

Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

Producto ComúnProgramaciónUnitreeAprendizaje por refuerzo

Unitree RL GYM es una plataforma de aprendizaje por refuerzo basada en robots Unitree, compatible con los modelos Unitree Go2, H1, H1_2 y G1. Esta plataforma proporciona un entorno integrado que permite a investigadores y desarrolladores entrenar y probar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en robots reales o simulados. Su importancia radica en impulsar el desarrollo de la autonomía y la inteligencia robótica, especialmente en aplicaciones que requieren toma de decisiones complejas y control de movimiento. Unitree RL GYM es de código abierto y de uso gratuito, dirigido principalmente a investigadores y aficionados a la robótica.

Permite entrenar y probar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en varios modelos de robots Unitree.
Ofrece entornos de simulación Isaac Gym y Mujoco
además de guías para la implementación en robots físicos.
Integra una implementación del algoritmo de aprendizaje por refuerzo PPO
facilitando el desarrollo y la comparación de algoritmos.
Permite definir tareas y experimentos personalizados
con una configuración flexible de parámetros.
Proporciona una documentación detallada de instalación y uso para facilitar la adopción por parte del usuario.
Admite el control de versiones del código y los algoritmos
facilitando la reproducción y el intercambio de experimentos.

El público objetivo principal son investigadores
desarrolladores y estudiantes de robótica
inteligencia artificial y automatización. Pueden utilizar Unitree RL GYM para investigar y desarrollar algoritmos avanzados de control robótico
especialmente en el ámbito del aprendizaje por refuerzo. Además
Unitree RL GYM es un recurso valioso para instituciones educativas y aficionados que desean profundizar en la robótica o utilizarla con fines educativos.

Investigadores utilizan Unitree RL GYM para entrenar en un entorno simulado algoritmos de marcha y equilibrio para robots.
Desarrolladores utilizan la plataforma para probar el rendimiento de nuevos algoritmos de aprendizaje por refuerzo en robots reales.
Instituciones educativas utilizan Unitree RL GYM como herramienta pedagógica para mostrar a los estudiantes los principios básicos del aprendizaje y el control robótico.

1. Crear un nuevo entorno virtual de Python e instalar la versión especificada de Python 3.8.
2. Instalar PyTorch 2.3.1 y la versión de CUDA correspondiente.
3. Descargar e instalar Isaac Gym y ejecutar los programas de ejemplo según las instrucciones.
4. Clonar e instalar rsl_rl (implementación del algoritmo PPO).
5. Instalar unitree_rl_gym y configurarlo siguiendo las instrucciones de la documentación.

Abrir sitio web

Unitree RL GYM Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

474564576

Tasa de rebote

36.20%

Páginas promedio por visita

6.1

Duración promedio de la visita

00:06:34

Unitree RL GYM Tendencia de visitas

Unitree RL GYM Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

Unitree RL GYM

Unitree RL GYM Situación del tráfico más reciente

Unitree RL GYM Tendencia de visitas

Unitree RL GYM Distribución geográfica de las visitas

Unitree RL GYM Fuentes de tráfico

Unitree RL GYM Alternativas

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

agibot_x1_infer — Robot humanoide modular con alta libertad de grados de movimiento.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

NVIDIA Cosmos — NVIDIA Cosmos es una plataforma de modelos básicos para el desarrollo de IA física.

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

MarS — Motor de simulación de mercados financieros impulsado por un modelo básico generativo

Tülu 3 — Marco de entrenamiento posterior de modelos lingüísticos avanzados de código abierto

OpenVLA — Modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) de código abierto que impulsa el desarrollo de la robótica.

LeRobot — Proporciona modelos, conjuntos de datos y herramientas de aprendizaje automático de vanguardia para robots del mundo real.

MuKoe — Implementación de MuZero de código abierto, framework de IA distribuido

Proyecto GR00T de NVIDIA — Modelo base general para el aprendizaje en robots humanoides

CyberDemo — Mejora la simulación de demostraciones humanas para lograr una manipulación hábil en el mundo real.

SERL — SERL es un kit de software de aprendizaje por refuerzo robótico eficiente.

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

CocoIndex — CocoIndex es un motor de indexación de datos de código abierto que admite la lógica de conversión personalizada y las actualizaciones incrementales.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.