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模型iantc104RND-RPL-UR5-PegInsert-v0
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
RND-RPL-UR5-PegInsert-v0
iantc104 在 Hugging Face 发布的机器人模型，基于 rpl，参数规模 2M。
概述
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
RND-RPL-UR5-PegInsert-v0（Hugging Face 仓库标识：iantc104/RND-RPL-UR5-PegInsert-v0）是面向机器人操作与具身控制的开源模型，主干架构采用 LeRobot / PyTorch Policy Network，参数规模为 2M，权重许可协议为 Apache-2.0。iantc104 在 Hugging Face 发布的机器人模型，基于 rpl，参数规模 2M。
在训练与部署配置上，该模型属于 other 家族，覆盖 L7 技术栈，支持多视角相机图像、语言指令与机器人本体状态输入并输出连续或离散动作序列（社区累计下载 31 次、点赞 1 次）。开发者在复现或真机迁移时，需对齐动作空间归一化统计量（mean/std）、控制频率及末端执行器坐标系定义。
关键参数与架构规格
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
- 参数量
- 2M
- 网络架构
- LeRobot / PyTorch Policy Network
- 动作空间表示
- 连续关节位置/末端位姿动作空间
- 支持数据格式
- SafeTensors
暂未公开或待收录：微调显存需求 · 闭环控制频率
快速部署与许可说明
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
Apache-2.0
权重许可证
Apache-2.0
权重下载与策略推理参考
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download iantc104/RND-RPL-UR5-PegInsert-v0 --local-dir ./checkpoints/iantc104-rnd-rpl-ur5-peginsert-v0
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=iantc104/RND-RPL-UR5-PegInsert-v0相关文章与评测 1
关联机型
模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过；口径是作者声明，不是第三方复现。
机型关联记录 1
| 适配机型 | 实测说明与帧率表现 | 记录日期 |
|---|---|---|
| Universal Robots UR5e | 模型 RND-RPL-UR5-PegInsert-v0（架构：LeRobot / PyTorch Policy Network，输出：连续关节位置/末端位姿动作空间）基于 Universal Robots UR5e 相关轨迹或任务环境训练/微调，可通过 Hugging Face 权重直接部署验证。 | 2025-02-03 |
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来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face iantc104/RND-RPL-UR5-PegInsert-v0访问 2026-10-21