IsaacLab
v1.2.0
يعد Isaac Lab إطارًا موحدًا ومعيارًا لتعلم الروبوت يهدف إلى تبسيط سير العمل المشترك في أبحاث الروبوتات (مثل RL ، والتعلم من المظاهرات ، وتخطيط الحركة). تم بناؤه على Nvidia Isaac Sim للاستفادة من أحدث إمكانيات المحاكاة للمشاهد الواقعية المصورة ومحاكاة سريعة ودقيقة.
يرجى الرجوع إلى صفحة الوثائق الخاصة بنا لمعرفة المزيد حول خطوات التثبيت والميزات والبرامج التعليمية وكيفية إعداد مشروعك مع Isaac Lab.
نرحب بكل إخلاص بالمساهمات من المجتمع لجعل هذا الإطار ناضجًا ومفيدًا للجميع. قد تحدث هذه كتقارير الأخطاء أو طلبات الميزات أو مساهمات التعليمات البرمجية. للحصول على التفاصيل ، يرجى التحقق من إرشادات المساهمة الخاصة بنا.
يرجى الاطلاع على قسم استكشاف الأخطاء وإصلاحها للإصلاحات الشائعة أو تقديم مشكلة.
بالنسبة للمشكلات المتعلقة بـ ISAAC SIM ، نوصي بالتحقق من وثائقها أو فتح سؤال في منتدياتها.
يتم إصدار إطار عمل ISAAC Lab بموجب ترخيص BSD-3. توجد ملفات ترخيص تبعياتها وأصولها في دليل docs/licenses .
ISAAC LAB Development بدأ من إطار المدار. سنقدر إذا كنت ستشير إليها في المنشورات الأكاديمية أيضًا:
@article{mittal2023orbit,
author={Mittal, Mayank and Yu, Calvin and Yu, Qinxi and Liu, Jingzhou and Rudin, Nikita and Hoeller, David and Yuan, Jia Lin and Singh, Ritvik and Guo, Yunrong and Mazhar, Hammad and Mandlekar, Ajay and Babich, Buck and State, Gavriel and Hutter, Marco and Garg, Animesh},
journal={IEEE Robotics and Automation Letters},
title={Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments},
year={2023},
volume={8},
number={6},
pages={3740-3747},
doi={10.1109/LRA.2023.3270034}
}
