# ai-hardware-robotics

**Repository Path**: github123321/ai-hardware-robotics

## Basic Information

- **Project Name**: ai-hardware-robotics
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-11
- **Last Updated**: 2025-07-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤖 AI硬件与机器人技术教程 🛠️

<div align="center">
  <img src="./assets/main1.png" alt="AI硬件与机器人技术" width="800"/>

<p>
    <strong>一站式学习机器人技术的开源教程库</strong>
  </p>

<p>
    <a href="#项目简介">简介</a> •
    <a href="#内容目录">目录</a> •
    <a href="#学习路径建议">学习路径</a> •
    <a href="#环境要求">环境要求</a> •
    <a href="#更新日志">更新日志</a>
  </p>
</div>

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  <img src="./assets/logo.drobo.svg" title="" alt="logo" width="296"> 
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  <img src="./assets/zhiyuan.png" title="" alt="logo" width="296"> 
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  <img src="./assets/hugging-face.png" title="" alt="logo" width="296"> 
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## 📖 项目简介

本仓库收集整理了AI硬件与机器人技术相关的教程资料，涵盖机器人仿真环境配置、控制算法实现、硬件开发、手眼协调等多个方面。适合机器人技术初学者和研究人员学习参考。

💡 **为什么选择本教程？**

- 📚 内容全面：从基础到进阶，系统化学习路径
- 🔧 实用导向：包含大量实际代码示例和应用案例
- 🌐 持续更新：跟踪最新技术发展和应用趋势
- 👨‍👩‍👧‍👦 社区支持：提供交流和问题解答平台

## ✨ 最新亮点

### 🍳 智能家务助手

我们新增的家务机器人模块可实现多项厨房任务，包括：

- 物体识别与抓取（蔬菜、水果、厨具等）
  
  <!-- - 🔪 基础烹饪操作（切菜、搅拌、翻炒） -->

- 环境清理与整理（详细教程待实现）

### 🧠 强化学习框架

全新的强化学习模块支持：

- 多种算法实现（PPO、SAC、TD3等）
- 从模仿到强化的混合学习
- 性能评估与可视化工具

<div align="center">
  <table>
    <tr>
      <td><img src="assets/2025-03-31-23-41-12-image.png" alt="机械臂光影渲染" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-03-31-23-41-30-image.png" alt="取咖啡" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-03-31-23-41-43-image.png" alt="室内高斯泼溅" width="260"/></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>机械臂光影渲染</td>
      <td>取咖啡</td>
      <td>室内高斯泼溅</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><img src="assets/2025-06-17-12-11-28-image.png" alt="机械臂光影渲染" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-06-17-12-12-43-f0e46ab84c2c32c78c209598d5ece28.png" alt="取咖啡" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-06-17-12-13-06-927cc0812a248f6da977b0194dae21b.png" alt="室内高斯泼溅" width="260"/></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>室内场景分割</td>
      <td>机械臂香蕉抓取</td>
      <td>抓取注意力可视化</td>
    </tr>
        <tr>
      <td><img src="assets/2025-06-25-11-32-56-image.png" alt="机械臂光影渲染" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-06-25-12-18-21-1750825085788.png" alt="取咖啡" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-26-54-image.png" alt="室内高斯泼溅" width="260"/></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>robotwin1.0复现</td>
      <td>Lerobot仿真支持</td>
      <td>OmniGibson</td>
    </tr>
    </tr>
        <tr>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-28-31-c0aa64a33a6b993eaa96a9743d35b498.png" alt="机械臂光影渲染" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-28-54-d82abfd6870db45f6365af0977692bb7.png" alt="取咖啡" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-29-31-image.png" alt="室内高斯泼溅" width="260"/></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>智元机器人多任务1</td>
      <td>智元机器人多任务2</td>
      <td>智元机器人多任务3</td>
    </tr>
        </tr>
        <tr>
      <td><img src="assets/2025-07-02-20-50-54-image.png" alt="机械臂光影渲染" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-28-54-d82abfd6870db45f6365af0977692bb7.png" alt="取咖啡" width="260"/></td>
      <td><img src="assets/2025-07-01-21-29-31-image.png" alt="室内高斯泼溅" width="260"/></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>地瓜RDK-X5连接lerobot-so101进行遥操作</td>
      <td>智元机器人键盘操作</td>
      <td>智元机器人轨迹录制</td>
    </tr>
  </table>
  </div>

## 

## 

## 🚀 学习路径建议

### 具身智能机器人

1. **具身智能概述**
- 定义与背景

- 发展历程

- 应用领域
2. **机器人基础**
- 机器人学基本概念

- 运动学与动力学

- 传感器与执行器

- 机器人硬件选型

- 地瓜机器人RDK使用和连接LeRobot SO101

- 阿加犀开发板教程

- 电路设计（todo）

- AutoCAD绘图和Solidworks（todo）

- 通信协议（todo）

- ROS基础（todo）
3. **计算机视觉**
- 图像处理基础

- 目标检测与识别

- 图像分割

- 位姿估计
4. **机器人控制**
- 运动规划

- 路径规划

- 控制算法
5. **具身场景的深度和强化学习**
- 强化学习
6. **手眼协调**
- 手眼标定

- 抓取与操作
7. **仿真环境学习**
- Issac Sim/Issac Gym

- Pybullet

- gazebo（todo）

- Genie-Sim
8. **具身智能前沿项目（复现）**
- 谷歌具身项目：RT-RT1、RT2、RTX（todo）

- OmniGibson

- BitVLA

- 具身大脑RoboBrain2.0 (todo)

- Aloha-ACT（todo）

- OpenVLA（todo）

- Octo（todo）

- AngGrasp（todo）

- 其他论文复现及代码

## 🔧 环境要求

- Python 3.8+
- CUDA支持（用于3D仿真渲染，部分实验可以cpu上进行）
- ROS/ROS2（可选，用于实际机器人控制）
- MuJoCo（物理引擎）
- Isaac Sim（NVIDIA高级仿真平台）

## 📝 使用方法

每个教程目录下包含独立的说明文档，请参照各自文档进行环境配置和代码运行。

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/ai-hardware-robotics.git
cd ai-hardware-robotics

# 查看各部分教程
ls 01-机器人仿真/
ls 02-机器人控制/
```

## 🌟 学习社区

- [加入讨论组](#)：与其他学习者交流经验
- [常见问题解答](#)：查看常见问题及解决方案
- [技术分享会](#)：定期举办线上技术分享

## 👨‍💻 贡献指南

欢迎提交Pull Request贡献更多教程和示例代码！👏

1. Fork本仓库
2. 开启一个Pull Request

请确保提交的内容与仓库主题相关，并遵循现有的文件组织结构。

## 📬 联系方式

有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：

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- 💬 微信公众号：datawhale
- 🌐 网站：[https://datawhale.club/home]