Federated Robotics Framework

Federated Robotics Framework是由联邦学习和机器人研究社区维护的开源机器人联邦学习框架，是机器人联邦学习领域重要的开源项目之一。Federated Robotics Framework提供了完整的机器人联邦学习开发工具链，包括多种联邦学习算法（FedAvg、FedProx、FedNova、SCAFFOLD、FedAdam等）、多种机器人学习任务（联邦强化学习、联邦模仿学习、联邦感知、联邦控制）、通信与网络模块（支持WiFi/5G/以太网、异步/同步训练、断点续传）、隐私保护模块（差分隐私、安全聚合、同态加密）、系统监控与可视化等模块。Federated Robotics Framework采用模块化的设计，提供了统一的API和丰富的工具，能够方便地进行多机器人联邦学习系统的开发和部署，支持跨设备/跨工厂/跨场景的联邦学习、异构设备协同、动态节点加入退出等功能。Federated Robotics Framework基于Python和PyTorch/TensorFlow构建，提供了Python接口和丰富的示例和教程，支持多种操作系统和平台，能够方便地与ROS、Gazebo、Isaac Sim等机器人平台集成。Federated Robotics Framework被广泛应用于多机器人协作学习、工业机器人知识共享、分布式感知、联邦强化学习等领域，能够帮助开发者构建隐私保护的多机器人协同学习系统。Federated Robotics Framework是开源软件，采用Apache 2.0许可证，GitHub星标数超过600，是机器人联邦学习研究和开发的重要工具。