Wedgit Stack Single 500k
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Wedgit Stack Single 500k
由jclinton1開發
Diffusion Policy 是一個基於擴散模型的策略學習框架,適用於機器人控制任務。
下載量 16
發布時間 : 4/5/2025
模型概述
該模型利用擴散模型學習機器人控制策略,能夠處理高維觀察空間並生成平滑的控制動作序列。
模型特點
擴散模型架構
利用擴散過程生成平滑的控制動作序列,適合連續控制任務
高維觀察處理
能夠處理來自傳感器的高維輸入數據,如視覺和力覺信息
策略學習框架
提供完整的策略學習框架,支持從演示數據中學習控制策略
模型能力
機器人控制策略生成
高維觀察空間處理
連續動作序列預測
使用案例
機器人控制
機械臂操作
學習機械臂抓取和放置物體的控制策略
能夠生成平滑的機械臂運動軌跡
移動機器人導航
學習移動機器人在複雜環境中的導航策略
生成避障路徑和速度控制指令
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