LLMプランナー、VLA操作モデル、メモリを使い、シミュレーターや実機でロボットタスクを実行するエンボディドエージェント構築用のオープンフレームワーク。
TianxingChen/Embodied-AI-Guide
アルゴリズム、インフラ、制御、ハードウェアを網羅した中国語の身体性AIナレッジベース兼キュレーション索引。RoboTwin 2.0の実践チュートリアルも収録。
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- 最終コミット
- 6 日前
これは何?
Embodied-AI-Guideは、現実世界で知覚し行動することを学ぶロボットなどの物理エージェントを扱う分野、身体性AIに関する中国語のナレッジベースです。百科事典のような索引形式で構成されており、VLAモデル、強化学習と模倣学習、シミュレーター、データセット、ベンチマーク、全身制御、センサー、触覚ハードウェアなどの主要な技術領域を解説し、それぞれに関連する論文、講座、研究室、ニュースレター、awesomeリストを紹介しています。
RoboTwin 2.0を使った実践的な学習手順も用意されています。RoboTwin 2.0は、50種類のタスクと10万件を超える事前収集済み軌跡を備えた双腕シミュレーションプラットフォームです。環境のインストール、データのダウンロード、ACTポリシーの学習、リーダーボードを使った評価までを解説しており、ポリシーのコードがXPolicyLabサブモジュールにあることも記載しています。約20語を収録した用語集と、学習者の背景に応じた学習ロードマップの表もあり、初心者が学習の出発点を選ぶのに役立ちます。
コンテンツは主に簡体字中国語です。プロジェクトのライセンスでは、非商用利用のみが認められています。
主な機能
- 01アルゴリズム、インフラ、制御、ハードウェアを網羅する百科事典形式の各セクション
- 02環境構築からポリシー評価までを扱うRoboTwin 2.0の一貫したチュートリアル
- 03双腕シミュレーションの50タスク向け事前収集済みデータセットのダウンロード
- 04論文、学会、ニュースレター、研究室をまとめたキュレーションリスト
- 05身体性AI用語を約20語収録した用語集と、背景別の学習ロードマップ
ユースケース
- ロボット学習を始めたばかりで、分野全体を体系的に把握したい開発者
- 実機を使わずに、シミュレーションで初めてのマニピュレーションポリシーの学習と評価を行う
- 最新のVLA論文や関連するオープンソースリポジトリを探す
- ソフトウェアまたはロボティクスの経験に応じて、ハードウェアや制御の学習経路を選ぶ
クイックスタート
- 1
XPolicyLab サブモジュールを含めて RoboTwin リポジトリをクローンする
git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git - 2
beat_block_hammer タスク用の事前収集済みデータをダウンロードする
bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer - 3
XPolicyLab の policy フォルダーから ACT policy の実行環境をインストールする
bash install.sh - 4
公式のインストールガイドに従って RoboTwin プラットフォーム環境をセットアップする
使う前に知っておきたいこと
- ACT チュートリアルの学習には、VRAM が 16GB 以上の GPU が必要です。
- データ収集と policy 評価には、A、H、V シリーズの GPU を使用しないよう公式ガイダンスで推奨されています。
- このプロジェクトのライセンスでは、非商用利用のみが許可されています。
トピック
よくある質問
- Embodied-AI-Guide とは?
- アルゴリズム、インフラ、制御、ハードウェアを網羅した中国語の身体性AIナレッジベース兼キュレーション索引。RoboTwin 2.0の実践チュートリアルも収録。 Embodied-AI-Guideは、現実世界で知覚し行動することを学ぶロボットなどの物理エージェントを扱う分野、身体性AIに関する中国語のナレッジベースです。百科事典のような索引形式で構成されており、VLAモデル、強化学習と模倣学習、シミュレーター、データセット、ベンチマーク、全身制御、センサー、触覚ハードウェアなどの主要な技術領域を解説し、それぞれに関連する論文、講座、研究室、ニュースレター、awesomeリストを紹介しています。
- Embodied-AI-Guide は無料で使えますか?ライセンスは?
- Embodied-AI-Guide は Other ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- Embodied-AI-Guide は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。Embodied-AI-Guide の最終コミットは 2026年10月14日 です。
- Embodied-AI-Guide は何に使えますか?
- ロボット学習を始めたばかりで、分野全体を体系的に把握したい開発者 実機を使わずに、シミュレーションで初めてのマニピュレーションポリシーの学習と評価を行う 最新のVLA論文や関連するオープンソースリポジトリを探す ソフトウェアまたはロボティクスの経験に応じて、ハードウェアや制御の学習経路を選ぶ
- Embodied-AI-Guide のインストール方法は?
- XPolicyLab サブモジュールを含めて RoboTwin リポジトリをクローンする: git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git beat_block_hammer タスク用の事前収集済みデータをダウンロードする: bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer XPolicyLab の policy フォルダーから ACT policy の実行環境をインストールする: bash install.sh 公式のインストールガイドに従って RoboTwin プラットフォーム環境をセットアップする
- Embodied-AI-Guide はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/TianxingChen/Embodied-AI-Guide
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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