具身智能入门与求职开源教程
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从零到一搭建一台具身智能机器人：深入强化学习、World-Model、VLA 等智能决策方法的工程落地，贯穿仿真环境、控制器、运动规划、感知系统等技能树模块,并在真实项目中跑通"决策—控制—感知"完整链路。
网站分为「理论基础、系列教程、项目实战、具身信息」四个栏目：理论基础讲解原理，系列教程沿章节主线学习，项目实战提供独立 Demo 与复现案例，具身信息整理论文、数据集、开源项目和工具。项目实战继续按「AMD 专区、仿真实战、真机实战」归类。
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| 教程 | 学习主线 | 进度 |
|---|---|---|
| 从零到一搭建四足机器人 | MuJoCo、PD、运动学、策略训练、语言控制与感知 | 总览与 8 章可读 |
| LeRobot 中文课程讲义 | 机器人学习、数据集、工具链与经典机器人学 | 已整理 Unit 0–2 |
| Flamingo 轮足课程 | Isaac Lab 训练与跨仿真验证 | 课程预告 |
从 具身信息总览 查找公开学习与研究资源：
| 分类 | 章节 | 简介 | 状态 |
|---|---|---|---|
| AMD 专区 | AUP Learning Cloud 云算力 | Ryzen AI APU、ROCm、JupyterHub 与 Code Server | ✅ 可用 |
| AMD 专区 | MicroDuck RL｜AMD ROCm | R9700、ROCm MuJoCo Warp、动态接触回归与双足 PPO | ✅ 可用 |
| AMD 专区 | 玩转 Pupper 四足机器人 | AMD 平台上的强化学习运动策略与 VLA 实验 | ✅ 可用 |
| 仿真实战 | MicroDuck RL 小黄鸭双足机器人 | mjlab + MuJoCo Warp：GPU 并行 PPO 与双足步态训练 | ✅ 可用 |
| 仿真实战 | MuJoCo 机械臂与 DDPG | MuJoCo 环境与连续控制实验 | ✅ 可用 |
| 仿真实战 | ACT 双臂操作训练 | ACT + ALOHA：训练、评估与结果复现 | ✅ 可用 |
| 真机实战 | SO-101 + LeRobot 真机教程 | 硬件连通、安全测试与动作回放 | ✅ 可用 |
| 真机实战 | Sim2Real 指南 | 仿真策略部署与真机验证 | 🚧 占位中 |
✅ MicroDuck RL · 小黄鸭双足稳定步态
mjlab + MuJoCo Warp · PPO GPU 并行训练（iteration 1500）
✅ 从 0 到 1 搭建四足机器人 CS123 仿真版 · MuJoCo + PPO + LLM 控制 |
🔜 两轮足 Flamingo · Isaac Lab 新章预告 · Isaac Lab + PPO / CaT 训练 |
✅ ReBot-Act · ACT 训练效果 真机视觉模仿学习 · 方块抓取与放置 |
✅ ACT · ALOHA 双臂交接 50k 训练 · MuJoCo 20 回合成功率 50% |
理论基础按当前导航的四列组织:大脑、小脑、感知系统、工程底座。当前优先把已有内容并入技能树,空缺模块先保留占位。
| 章节 | 简介 | 状态 |
|---|---|---|
| 强化学习决策 | MDP、DQN、PPO、SAC、DDPG/TD3 与模仿学习 | ✅ 可用 |
| 视觉-语言-动作大模型(VLA) | RT-1/RT-2、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy、π 系列 | ✅ 可用 |
| World-Model | 世界模型在具身场景下的落地路径 | 🚧 占位中 |
| 章节 | 简介 | 状态 |
|---|---|---|
| 强化学习控制 | 把策略学习接到连续控制和机器人任务上 | ✅ 可用 |
| 控制器 | PID、LQR、MPC、阻抗控制与系统集成教程 | ✅ 可用 |
| 运动规划 | Motion Planning 与 MoveIt 2 规划闭环 | ✅ 可用 |
本体感知：机器人必须知道自己在哪里、姿态如何、速度如何、是否失稳。
外部感知：相机、雷达、触觉、电机电流、IMU、足端接触、机身姿态、末端位置。
| 章节 | 简介 | 状态 |
|---|---|---|
| 视觉感知与 VLM | Transformer、ViT、视觉编码器与多模态融合 | ✅ 可用 |
| 定位、触觉与传感器标定 | SLAM、足端接触、触觉传感、多传感器融合和 sim2real 标定 | 🚧 部分可用 |
| 传感器标定与 sim2real | 坐标系、时间同步、外参误差放大和在线标定监控 | ✅ 可用 |
| 章节 | 简介 | 状态 |
|---|---|---|
| 仿真工具 | Isaac Sim、MuJoCo、Gymnasium、PyBullet 快速上手 | ✅ 可用 |
| ROS2 | 坐标变换、FK/IK、tf2、URDF 与 MoveIt 2 | ✅ 可用 |
| CAN 与 MCU 通信 | 底层通信、执行器协议和上下位机链路 | 🚧 占位中 |
| 机械结构 | 连杆、关节、电机、减速器和末端执行器 | 🚧 占位中 |
| 数据工程与模仿学习 | 从遥操作数据到模仿学习、LeRobot 工具链和策略训练 | ✅ 可用 |
Datawhale 会围绕本教程组织组队学习。历史与在筹备中的组队学习计划文档会集中放在 docs/team-learning/(施工中),包括每期的学习路线、打卡要求和对应章节的导读。
- 最新一期报名入口:施工中
- 往期学习资料归档:施工中
仓库使用 Git LFS 存放视频和 GIF。clone 之后必须先装 git-lfs 再 git lfs pull,否则本地看到的图/视频是 pointer 文本而不是真内容。完整步骤见 CONTRIBUTING.md。
# 1. 装 git-lfs(每台机器只需一次)
# brew install git-lfs # macOS
# sudo apt install git-lfs # Ubuntu / Debian
# choco install git-lfs # Windows
# 2. 初始化并拉取 LFS 文件
git lfs install
git lfs pull
# 3. 装依赖、起本地预览
npm install
npm run dev
由 GitHub Actions 自动更新
| 姓名 | 职责 | 简介 |
|---|---|---|
| 江季 | 项目负责人 | 蘑菇书作者，强化学习算法研究员 |
| 康博 | 项目负责人 | nobl.ai 联合创始人 & 比利时根特大学访问教授 |
| 黄潇 | 项目负责人 | 同济大学毕业，智驾算法工程师 |
| 罗如意 | 项目负责人 | 智能汽车竞赛国奖&FunRec开源项目负责人 |
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