IsaacLab

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Isaac Lab

O Isaac Lab é uma estrutura unificada e modular para o aprendizado de robôs que visa simplificar fluxos de trabalho comuns na pesquisa de robótica (como RL, aprender com demonstrações e planejamento de movimento). Ele é construído sobre o NVIDIA Isaac Sim para aproveitar os recursos mais recentes de simulação para cenas foto-realistas e simulação rápida e precisa.

Consulte nossa página de documentação para saber mais sobre as etapas de instalação, recursos, tutoriais e como configurar seu projeto com o Isaac Lab.

Contribuindo para o laboratório Isaac

Congratulamo -nos com contribuições de todo o coração da comunidade para tornar essa estrutura madura e útil para todos. Isso pode acontecer como relatórios de bugs, solicitações de recursos ou contribuições de código. Para detalhes, verifique nossas diretrizes de contribuição.

Solução de problemas

Consulte a seção Solução de problemas para obter correções comuns ou envie um problema.

Para questões relacionadas ao Isaac Sim, recomendamos verificar sua documentação ou abrir uma pergunta em seus fóruns.

Apoiar

• Por favor, use discussões do Github para discutir idéias, fazer perguntas e solicitações de novos recursos.
• Os problemas do GitHub devem ser usados ​​apenas para rastrear trabalhos executáveis ​​com um escopo definitivo e uma entrega clara. Eles podem ser corrigindo bugs, problemas de documentação, novos recursos ou atualizações gerais.

Licença

A estrutura do Laboratório Isaac é divulgada sob licença BSD-3. Os arquivos de licença de suas dependências e ativos estão presentes no diretório docs/licenses .

Reconhecimento

O desenvolvimento do laboratório Isaac iniciado a partir da estrutura da órbita. Gostaríamos se você o citar em publicações acadêmicas também:

 @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}
}