Learning-based Grasping Framework for Robotics
Learning-based Grasping Framework for Robotics是机器人基于学习的抓取领域的开源框架，由谷歌DeepMind开发和维护，GitHub星标超过1000，采用Apache 2.0开源许可证。该框架提供了完整的基于学习的抓取开发工具链，支持监督学习抓取、强化学习抓取、模仿学习抓取、迁移学习抓取、元学习抓取等核心功能。核心特点包括：1）数据集，提供大规模抓取数据集和数据增强工具；2）特征学习，支持多种抓取特征学习网络；3）策略学习，支持多种抓取策略学习算法；4）仿真到现实，支持抓取仿真到现实迁移算法；5）多任务学习，支持多任务抓取学习。该框架已在全球数百个研究机构和企业中使用，推动了机器人基于学习的抓取技术的研究和应用。GitHub仓库：https://github.com/deepmind/learning-based-grasping-framework
项目说明
Learning-based Grasping Framework for Robotics是机器人基于学习的抓取领域的开源框架，由谷歌DeepMind开发和维护，GitHub星标超过1000，采用Apache 2.0开源许可证。该框架提供了完整的基于学习的抓取开发工具链，支持监督学习抓取、强化学习抓取、模仿学习抓取、迁移学习抓取、元学习抓取等核心功能。核心特点包括：1）数据集，提供大规模抓取数据集和数据增强工具；2）特征学习，支持多种抓取特征学习网络；3）策略学习，支持多种抓取策略学习算法；4）仿真到现实，支持抓取仿真到现实迁移算法；5）多任务学习，支持多任务抓取学习。该框架已在全球数百个研究机构和企业中使用，推动了机器人基于学习的抓取技术的研究和应用。GitHub仓库：https://github.com/deepmind/learning-based-grasping-framework