LeCAR-Lab

[RSS 2025] „ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills“

[IROS 2024] Lernen der Mensch-zu-Humanoiden Echtzeit-Ganzkörper-Teleoperation. [CoRL 2024] OmniH2O: Universelle und geschickte Mensch-zu-Humanoiden Ganzkörper-Teleoperation und -Lernen

Offizielle Implementierung für das Paper „Full-Order Sampling-Based MPC for Torque-Level Locomotion Control via Diffusion-Style Annealing“. DIAL-MPC ist ein neuartiges, auf Sampling basierendes MPC-Framework für die Drehmoment-Ebene-Steuerung von Laufrobotern, das Präzision und Agilität trainingsfrei vereint.

BFM_Zero: Ein prompt-steuerbares Verhaltensgrundlagenmodell für die Steuerung humanoider Roboter mittels unüberwachten bestärkenden Lernens

[RSS 2024] Agil, aber sicher: Lernen kollisionsfreier Hochgeschwindigkeits-Beinfortbewegung