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GlimmerLab 是一个专注于机器人学习、强化学习和具身智能的资源中心。我们致力于收集和整理该领域的最新研究进展、论文和代码实现。

主要分类

1. 机器人学习与强化学习

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• 最新的机器人学习算法、强化学习方法和实践经验

2. 环境感知

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• 机器人环境感知和场景理解研究

3. 任务规划

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• 任务分解、分层规划和基于学习的规划方法

4. 运动规划

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• 路径规划、轨迹优化及相关研究

5. 多模态交互

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• 机器人-人类和机器人-环境的多模态交互研究

6. 仿真平台

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• 各类机器人仿真平台和工具

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