PyRobot 是由 Facebook 和卡内基梅隆大学共同开发的机器人框架，可以运行由 PyTorch 训练的深度学习模型。在设计上，PyRobot 框架旨在使 AI 研究者和学生在不具备设备驱动程序、控制或规划专业知识的情况下，在几小时内操控机器人工作。
示例：
PyRobot 是基于机器人操作系统 ROS 上的轻量级平台，提供了一组无关硬件的 API，供开发人员控制各种的机器人。PyRobot 抽象了底层控制器与程序之间沟通的细节，因此对于 AI 研究人员来说，可以不再需要理解机器人的底层操作，能够专注地开发上层 AI 机器人应用程序。
PyRobot 提供了适用于各种机器人的常用功能，包括控制机器人关节的位置、速度或是力矩，还能使用更复杂的功能，包括笛卡尔路径规画或是视觉 SLAM 等。PyRobot 目前仅支持 LoCoBot 和 Sawyer 两款机器人，但还会继续增加支持各种不同的机器人。PyRobot 虽然提供抽象的高阶控制，但研究人员依然可以使用不同层级的元件，像是能够绕过规画器，直接设定关节速度和力矩等。
目前 Facebook 已经将 PyRobot 用在各种的机器人应用上，像是点到点的导航，或是推与抓的任务，也用在远程操作以收集训练机器人的资料。PyRobot 中包含了一些现成的演算法实例，并提供将可自行开发的演算法简单地部署到机器人上的方法，Facebook 也提到，研究人员可以使用 PyTorch 训练深度学习模型，并使用 PyRobot 在机器人上执行演算法。
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