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四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包

Go1 机器人控制强化学习 Isaac Gym Unitree Github 开源项目

这是一个开源工具包,用于训练和部署四足机器人Go1的自主行走控制器。工具包基于Isaac Gym模拟器进行强化学习训练,支持多样性行为(MoB)方法以提高控制器泛化能力,并提供将训练策略部署到实体机器人的功能。包含完整的训练、评估和部署流程,以及详细的使用指南。

rl-mpc-locomotion - 强化学习与模型预测控制结合的四足机器人运动框架

GithubIsaac GymRL MPC Locomotion四足机器人开源项目强化学习模型预测控制

这个项目为四足机器人运动任务开发了一个快速仿真和强化学习训练框架。它采用分层控制结构，结合高层策略网络和低层模型预测控制器。其MPC控制器基于Cheetah Software改写，便于移植到主流仿真平台。项目利用NVIDIA Isaac Gym进行并行训练，使用Unitree Robotics的Aliengo模型，并实现了从仿真到实物的迁移。该框架适用于多种四足机器人类型和步态，为相关研究提供了有力支持。

humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移

GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习

Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架，专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移，并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能，用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移，并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本，便于训练和优化人形机器人的运动技能。

rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练

GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略

rex-gym是一个开源项目，致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人，实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟，旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域，其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。

avp_teleoperate - Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人

Apple Vision ProGithubUnitree H1_2VR技术开源项目机器人控制遥操作

该项目实现了Apple Vision Pro远程操控Unitree H1_2人形机器人的功能。通过逆运动学和图像传输技术，实现了双手和双臂的精确控制。项目提供了详细的环境配置指南，涵盖Isaac Gym模拟环境和本地流媒体设置。代码基于TeleVision框架，针对Unitree机器人进行了优化。这一解决方案为人形机器人远程操作开辟了新途径，具有广阔的应用前景。

LearningHumanoidWalking - 强化学习驱动的人形机器人双足行走算法

GithubMuJoCoPyTorch人形机器人双足行走开源项目强化学习

LearningHumanoidWalking开源项目探索了基于强化学习的人形机器人双足行走控制。该项目利用PPO算法训练机器人在预设足迹上行走，实现了包括上下楼梯和弯道行走在内的复杂任务。项目提供了完整的代码实现，涵盖环境设置、奖励函数和网络结构等，为相关研究提供了可复现的实验基础。通过MuJoCo物理引擎仿真，该算法在多种复杂地形中展现了良好性能。

umi-on-legs - 四足机器人操作技能的全身控制框架

GithubUMI on Legs全身控制器四足机器人开源项目机器人操作视觉运动策略

UMI on Legs项目为四足机器人与机械臂结合提供了可扩展的操作技能框架。该框架整合真实人类示范和模拟训练的全身控制器，实现视觉运动策略在四足机器人上的应用。项目涵盖全身控制器模拟训练、实际部署、iPhone里程计应用、UMI真实环境类和ARX5 SDK等组件，为机器人操作研究提供综合解决方案。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库

GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境

Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。

DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案

GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

barkour_robot - Google DeepMind四足机器人开源项目

Barkour RobotDeepMindGithub四足机器人开源项目机器人组装机器人设计

Barkour是Google DeepMind开发的灵活四足机器人系列。该开源项目提供完整设计资源,包括CAD模型、电路设计、组装指南、固件和底层代码。项目还包含仿真环境和机械设计文件,有助于研究人员复制或改进这一先进平台。Barkour机器人具备多样化运动能力,适用于广泛的研究领域。提供固定头部和带可动头部(抓取器)两个版本,包括MuJoCo仿真模型、电子设计文件和定制电机驱动器。详细组装指南和支持EtherCAT通信的嵌入式软件也已开源。Barkour展示了跳跃、平衡和物体操作等高级运动能力。

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