Explainable Robotics Toolkit
Explainable Robotics Toolkit是一个面向可解释机器人与可解释AI研究和应用的开源工具包，提供了模型解释、决策解释、感知解释、可视化和评估等完整功能。工具包支持多种可解释机器人方法，包括基于模型的可解释方法（物理模型、状态空间模型、因果模型）、基于规则的可解释方法（专家系统、决策树、模糊逻辑）、基于可视化的可解释方法（注意力可视化、特征可视化、决策路径可视化）、基于事后解释的方法（LIME、SHAP、Grad-CAM、反事实解释）、基于内在可解释的方法（可解释神经网络、符号推理、神经符号融合）等；支持多种机器人任务，包括感知、规划、控制、决策、人机交互等；支持多种解释类型，包括局部解释、全局解释、反事实解释、因果解释等；支持多种评估指标和数据集，包括解释保真度、解释复杂度、人类理解度等。工具包基于Python实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、OpenCV等工具的接口，支持多种机器人平台和模型架构。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过400，是可解释机器人领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Explainable Robotics Toolkit是一个面向可解释机器人与可解释AI研究和应用的开源工具包，提供了模型解释、决策解释、感知解释、可视化和评估等完整功能。工具包支持多种可解释机器人方法，包括基于模型的可解释方法（物理模型、状态空间模型、因果模型）、基于规则的可解释方法（专家系统、决策树、模糊逻辑）、基于可视化的可解释方法（注意力可视化、特征可视化、决策路径可视化）、基于事后解释的方法（LIME、SHAP、Grad-CAM、反事实解释）、基于内在可解释的方法（可解释神经网络、符号推理、神经符号融合）等；支持多种机器人任务，包括感知、规划、控制、决策、人机交互等；支持多种解释类型，包括局部解释、全局解释、反事实解释、因果解释等；支持多种评估指标和数据集，包括解释保真度、解释复杂度、人类理解度等。工具包基于Python实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、OpenCV等工具的接口，支持多种机器人平台和模型架构。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过400，是可解释机器人领域使用最广泛的开源工具之一。