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umi-on-legs

四足机器人操作技能的全身控制框架

UMI on Legs机器人操作四足机器人全身控制器视觉运动策略Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
walk-these-ways - 四足机器人Go1自主行走控制器训练与部署工具包
GithubGo1Isaac GymUnitree开源项目强化学习机器人控制
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。
ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架
GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互
ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型（如GPT-4和ChatGPT）的ROS框架，用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成，只需简单API配置，十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合，快速创建互动与控制体验。支持ROS系统，并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口，以提升机器人导航与环境感知能力。
OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术
GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉
OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目，实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导，该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具，支持HumanML3D等数据集，为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。
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。
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。
low_cost_robot - 低成本机器人手臂项目 实现自动化与远程控制
3D打印Dynamixel伺服电机Github低成本机器人手臂开源项目机器人学习机器人控制
这个开源项目提供了一种低成本机器人手臂方案，总成本约250美元。采用Dynamixel XL430和XL330伺服电机，结构轻巧高效。项目还包含一个领导臂设计，可实现远程控制。系统适用于机器人学习和衣物折叠等应用。项目提供完整材料清单、组装指南和模拟环境，方便DIY爱好者和研究人员构建测试这一高性价比机器人系统。
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。
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