Framework abierto para crear agentes encarnados que usan planificadores LLM, modelos VLA de manipulación y memoria para realizar tareas robóticas en simuladores y robots reales.
1,6 mil136PythonApache-2.0Actualizado ayer
TianxingChen/Embodied-AI-Guide
Base de conocimientos en chino sobre IA incorporada, con un índice curado de algoritmos, infraestructura, control y hardware, además de un tutorial práctico de RoboTwin 2.0.
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¿Qué es?
Embodied-AI-Guide es una base de conocimientos en chino sobre IA incorporada: el campo de los robots y otros agentes físicos que aprenden a percibir y actuar en el mundo real. Está organizado como un índice enciclopédico: explica las principales áreas técnicas (modelos VLA, aprendizaje por refuerzo y por imitación, simuladores, conjuntos de datos, benchmarks, control de cuerpo completo, sensores y hardware táctil) y ofrece enlaces a artículos, cursos, laboratorios, boletines y listas de recursos destacados para cada una.
La guía también incluye un recorrido práctico basado en RoboTwin 2.0, una plataforma de simulación de dos brazos con 50 tareas y más de 100.000 trayectorias recopiladas previamente. Explica cómo instalar el entorno, descargar datos, entrenar una política ACT y evaluarla frente a la clasificación, e indica que el código de la política está en el submódulo XPolicyLab. Un glosario de unos 20 términos y una tabla con itinerarios de aprendizaje según la experiencia ayudan a quienes empiezan a elegir por dónde comenzar.
El contenido está principalmente en chino simplificado. El proyecto solo permite el uso no comercial.
Funciones clave
- 01Secciones de estilo enciclopédico sobre algoritmos, infraestructura, control y hardware
- 02Tutorial completo de RoboTwin 2.0, desde la configuración del entorno hasta la evaluación de políticas
- 03Descarga de un conjunto de datos recopilados previamente para 50 tareas de simulación con dos brazos
- 04Listas curadas de artículos, conferencias, boletines y laboratorios de investigación
- 05Glosario de unos 20 términos de IA incorporada e itinerario de aprendizaje según la experiencia
Casos de uso
- Un desarrollador nuevo en el aprendizaje robótico que busca una visión estructurada del campo
- Entrenar y evaluar por primera vez una política de manipulación simulada sin un robot físico
- Encontrar artículos recientes sobre VLA y repositorios de código abierto relacionados
- Elegir un itinerario de aprendizaje de hardware o control según la experiencia en software o robótica
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio de RoboTwin junto con su submódulo XPolicyLab
git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git - 2
Descarga los datos recopilados previamente para la tarea beat_block_hammer
bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer - 3
Instala el entorno de ejecución de la policy ACT desde la carpeta policy de XPolicyLab
bash install.sh - 4
Sigue la guía de instalación oficial para configurar el entorno de la plataforma RoboTwin
Antes de usarlo
- Para entrenar el tutorial de ACT se necesita una GPU con al menos 16 GB de VRAM.
- La guía oficial recomienda evitar las GPU de las series A, H y V para recopilar datos y evaluar policies.
- La licencia del proyecto solo permite el uso no comercial.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Embodied-AI-Guide?
- Base de conocimientos en chino sobre IA incorporada, con un índice curado de algoritmos, infraestructura, control y hardware, además de un tutorial práctico de RoboTwin 2.0. Embodied-AI-Guide es una base de conocimientos en chino sobre IA incorporada: el campo de los robots y otros agentes físicos que aprenden a percibir y actuar en el mundo real. Está organizado como un índice enciclopédico: explica las principales áreas técnicas (modelos VLA, aprendizaje por refuerzo y por imitación, simuladores, conjuntos de datos, benchmarks, control de cuerpo completo, sensores y hardware táctil) y ofrece enlaces a artículos, cursos, laboratorios, boletines y listas de recursos destacados para cada una.
- ¿Embodied-AI-Guide es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- Embodied-AI-Guide es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿Embodied-AI-Guide sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de Embodied-AI-Guide fue el 14 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar Embodied-AI-Guide?
- Un desarrollador nuevo en el aprendizaje robótico que busca una visión estructurada del campo Entrenar y evaluar por primera vez una política de manipulación simulada sin un robot físico Encontrar artículos recientes sobre VLA y repositorios de código abierto relacionados Elegir un itinerario de aprendizaje de hardware o control según la experiencia en software o robótica
- ¿Cómo se instala Embodied-AI-Guide?
- Clona el repositorio de RoboTwin junto con su submódulo XPolicyLab: git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git Descarga los datos recopilados previamente para la tarea beat_block_hammer: bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer Instala el entorno de ejecución de la policy ACT desde la carpeta policy de XPolicyLab: bash install.sh Sigue la guía de instalación oficial para configurar el entorno de la plataforma RoboTwin
- ¿Dónde consigo Embodied-AI-Guide?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/TianxingChen/Embodied-AI-Guide
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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