随着人工智能技术的不断发展，3D 机器人视觉领域已经成为了一个备受关注的研究方向。在这个领域中，研究者们致力于探索如何让机器人更好地理解三维空间，从而实现更加智能和灵活的操作。为了方便大家学习和研究，这里介绍一个全面的资源库——Awesome Robotics 3D，它汇集了最新的研究成果、开源代码和实用工具，对于从事该领域的开发者来说非常有价值。
资源库概述
Awesome Robotics 3D 是一个专注于 AI + 3D、机器人视觉领域的综合资源库，它覆盖了多种基于3D视觉的机器人操作策略学习方法、预训练模型、视觉语言模型 (VLM) 和大语言模型 (LLM) 在 3D 机器人视觉中的应用、3D 场景表示学习的研究，以及一系列的仿真环境、数据集和基准测试。
内容亮点
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基于3D视觉的机器人操作策略学习方法：例如3D Diffuser Actor、3D Diffusion Policy等，这些方法可以帮助机器人学习如何在复杂环境中进行有效的操作。
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预训练模型研究：如3D-MVP、DexArt等，这些模型能够在未见过的数据上表现出良好的泛化能力，为机器人操作提供了强大的后盾。
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视觉语言模型 (VLM) 和大语言模型 (LLM) 在 3D 机器人视觉中的应用：例如3D-VLA、RoboPoint等，展示了如何结合语言理解和3D视觉感知，使机器人能够理解人类指令并在环境中执行任务。
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3D 场景表示学习<
