IsaacLab
v1.2.0
Isaac Lab ist ein einheitlicher und modularer Rahmen für Roboterlernen, das darauf abzielt, gemeinsame Workflows in der Robotikforschung (wie RL, Lernen aus Demonstrationen und Bewegungsplanung) zu vereinfachen. Es basiert auf Nvidia Isaac SIM, um die neuesten Simulationsfunktionen für foto-realistische Szenen und eine schnelle und genaue Simulation zu nutzen.
Weitere Informationen zu den Installationsschritten, Funktionen, Tutorials und der Einrichtung Ihres Projekts mit ISAAC Lab finden Sie auf unserer Dokumentationsseite.
Wir begrüßen Beiträge der Community von ganzem Herzen, um diesen Rahmen für alle ausgereift und nützlich zu machen. Diese können als Fehlerberichte, Feature -Anfragen oder Codebeiträge erfolgen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Beitragsrichtlinien.
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Für Probleme im Zusammenhang mit ISAAC SIM empfehlen wir, ihre Dokumentation zu überprüfen oder eine Frage in seinen Foren zu öffnen.
Das Isaac Lab Framework wird unter BSD-3-Lizenz veröffentlicht. Die Lizenzdateien ihrer Abhängigkeiten und Vermögenswerte sind im Verzeichnis der docs/licenses vorhanden.
Die Entwicklung von Isaac Lab, die aus dem Orbit -Framework eingeleitet wurde. Wir würden uns freuen, wenn Sie es auch in akademischen Veröffentlichungen zitieren würden:
@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}
}
