act-plus-plus

MarkFzp 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 Imitation learning algorithms with Co-training for Mobile ALOHA: ACT, Diffusion Policy, VINN

SDKMarkFzpact-plus-plus

开发工具档案怎么用、适配哪些机型、哪些环境验证过

MarkFzp 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 Imitation learning algorithms with Co-training for Mobile ALOHA: ACT, Diffusion Policy, VINN

框架python更新于 2024-05-15

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

act-plus-plus是面向移动操作仿人学习场景的开源框架，采用Python作为核心开发语言，内置ACT、Diffusion Policy、VINN三类主流模仿学习算法模块，支持多算法协同训练能力，可降低机器人操作技能学习的开发门槛。

该框架适配L3运动控制与L7大模型部署技术栈层级，开发者可通过PyPI安装或直接克隆仓库集成，适配Mobile ALOHA等移动操作机器人平台，能快速完成示教数据处理、协同训练到策略部署的全流程开发。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

工具类型: 框架
所属品牌 / 组织: 开源社区
开发语言: python
技术栈层级: L3 本体 SDK 与控制 · L7 具身模型
适配机型数: 0 款
统计日期: 2026-10-13
环境注意事项: 不支持原生Windows环境，WSL2需配置GPU透传才能正常使用CUDA加速训练。Python 3.12及以上版本部分依赖包未适配，易出现安装失败、运行报错问题。

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus.git
cd act-plus-plus
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main / 最新稳定分支（适配PyTorch 2.x 版本）	Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.8~3.11 / PyTorch 2.0+ / CUDA 11.7/12.x	克隆仓库后通过pip install -r requirements.txt安装依赖，主入口为imitate_episodes.py，支持示教数据加载、多算法协同训练与策略导出部署。

支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。

尚未收录适配机型。

同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。

本页事实对应的公开页面，以原文为准。