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Google DeepMind四足机器人开源项目

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。

bark - 自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架
BARKGithub仿真框架基准测试开源项目自动驾驶行为模型
BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架,专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法,尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能,并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件,为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。
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。
OpenCat - 基于 Arduino 和 Raspberry Pi 的开源四足机器人制作框架
GithubOpenCatPetoi四足开源项目机器人编程
OpenCat是由Petoi开发的基于Arduino和树莓派的开源四足机器人框架,旨在推动四足机器人研究、教育和工程发展。用户可以通过该项目创建灵活的编程步态和运动,并通过块状编码、C/C++/Python等编程语言将模拟应用于现实。OpenCat已广泛应用于机器人和AI项目,如自主移动、目标检测、视觉SLAM和模仿学习等,并支持各种传感器和AI芯片的扩展。
StanfordQuadruped - 四足机器人项目进入新阶段 全新版本即将问世
GithubPupper v3Stanford Quadruped四足机器人开源项目机器人控制
StanfordQuadruped项目宣布停止支持Pupper v1,转而开发Pupper v3。新版本将采用400W无刷电机、树莓派5和深度摄像头,并集成强化学习运动策略。该项目此前开发的四足机器人能够奔跑、行走和跳跃,引起广泛关注。尽管停止对旧版支持,项目团队表示Pupper v3将继续保持开源,并计划在未来数月内发布详细构建指南。新版本预计材料成本约1000美元,为爱好者和开发者提供了可负担的高性能四足机器人平台。
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。
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。
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。
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。
bark - 先进的多语言文本转语音和音频生成AI模型
BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成
Bark是Suno开发的基于transformer的文本转音频AI模型,能生成逼真的多语言语音、音乐、背景音和简单音效,还可模拟笑声、叹息等非语言交流。该模型提供预训练检查点供研究使用,输出未经审查。研究人员可通过Transformers或原始Bark库在本地运行,灵活易用。Bark代表了文本转语音技术的重要进展,为相关研究和应用提供了新的可能性。
ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架
GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取
OK-Robot是一个零样本模块化框架,集成了先进的导航和操作模型,用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体,成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术,OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。
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