一个开源的具身智能体框架,用大模型规划器、VLA 操作模型和记忆机制驱动机器人在仿真器和真实机器人上完成任务。
TianxingChen/Embodied-AI-Guide
面向中文开发者的具身智能知识库与资料索引,涵盖算法、基础设施、控制与硬件,并附带 RoboTwin 2.0 动手教程。
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这是什么?
Embodied-AI-Guide 是一份中文具身智能知识库,面向希望了解机器人与物理智能体如何感知并行动的开发者。它以百科全书的形式组织内容,系统梳理 VLA 模型、强化学习与模仿学习、仿真器、数据集、基准测试、全身控制以及传感器与触觉硬件等主要技术方向,并为每个方向配套论文、课程、实验室、资讯与 awesome 列表。
项目同时提供一条基于 RoboTwin 2.0 的动手实践路线。RoboTwin 2.0 是一个包含 50 个双臂任务、并开源了 10 万余条预采集轨迹的仿真平台。教程覆盖环境安装、数据下载、ACT 策略训练以及与排行榜对照的评测流程。页面还提供约 20 条术语速查表,并按不同背景给出学习路线建议。
内容以简体中文为主,项目采用非商业使用协议。
核心功能
- 01按算法、基础设施、控制与硬件分篇的百科式知识结构
- 02从环境安装到策略评测的 RoboTwin 2.0 端到端实践教程
- 03提供 50 个双臂仿真任务的预采集数据下载
- 04整理论文、会议、资讯与研究实验室等资料索引
- 05提供约 20 条术语速查表和按背景划分的学习路线
适用场景
- 对机器人学习感到陌生、需要系统了解领域版图的开发者
- 无需真机,在仿真环境中完成第一个操作策略的训练与评测
- 检索近期 VLA 论文及相关开源项目
- 根据自身是软件还是机器人学背景,选择硬件或控制方向的学习路径
快速上手
- 1
递归克隆 RoboTwin 仓库(含 XPolicyLab 子模块)
git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git - 2
下载 beat_block_hammer 任务的预采集数据
bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer - 3
在 XPolicyLab/policy/ACT 目录中安装 ACT 策略运行环境
bash install.sh - 4
按照官方安装文档配置 RoboTwin 平台环境
使用前须知
- ACT 教程训练至少需要 16GB 显存的显卡。
- 官方建议数据采集与策略评测避开 A、H、V 系列显卡。
- 项目许可证仅允许非商业用途。
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常见问题
- Embodied-AI-Guide 是什么?
- 面向中文开发者的具身智能知识库与资料索引,涵盖算法、基础设施、控制与硬件,并附带 RoboTwin 2.0 动手教程。 Embodied-AI-Guide 是一份中文具身智能知识库,面向希望了解机器人与物理智能体如何感知并行动的开发者。它以百科全书的形式组织内容,系统梳理 VLA 模型、强化学习与模仿学习、仿真器、数据集、基准测试、全身控制以及传感器与触觉硬件等主要技术方向,并为每个方向配套论文、课程、实验室、资讯与 awesome 列表。
- Embodied-AI-Guide 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- Embodied-AI-Guide 以 Other 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- Embodied-AI-Guide 还在维护吗?
- 活跃维护中。Embodied-AI-Guide 最近一次提交是在 2026年10月14日。
- Embodied-AI-Guide 适合用来做什么?
- 对机器人学习感到陌生、需要系统了解领域版图的开发者 无需真机,在仿真环境中完成第一个操作策略的训练与评测 检索近期 VLA 论文及相关开源项目 根据自身是软件还是机器人学背景,选择硬件或控制方向的学习路径
- Embodied-AI-Guide 怎么安装和运行?
- 递归克隆 RoboTwin 仓库(含 XPolicyLab 子模块): git clone --recurse-submodules https://github.com/RoboTwin-Platform/RoboTwin.git 下载 beat_block_hammer 任务的预采集数据: bash scripts/download_xpolicylab_data.sh beat_block_hammer 在 XPolicyLab/policy/ACT 目录中安装 ACT 策略运行环境: bash install.sh 按照官方安装文档配置 RoboTwin 平台环境
- 在哪里获取 Embodied-AI-Guide?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/TianxingChen/Embodied-AI-Guide
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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