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
1. 🎮 机器人仿真
- 🛠️ 环境配置教程：包含DISCOVERSE、ManiSkill、Issac-sim、GR00T等主流仿真平台的环境搭建指南
- 🤖 仿真模型资源：提供常用机器人模型和场景资源
- 🏆 仿真挑战赛：机器人仿真相关竞赛资料
2. ⚙️ 机器人控制
- 📊 PID控制算法：详细介绍PID控制原理及代码实现
- 📐 运动学与动力学：机器人运动控制基础理论
- 🛣️ 轨迹规划：机器人路径生成与优化方法
3. 💻 机器人硬件
- 🔌 PCB设计：机器人电路板设计指南
- 🧠 开发板教程：RDK X5等开发板使用说明
- 📡 传感器应用：常用传感器接口与数据处理
4. 👁️ 手眼协调
- 📏 手眼标定：相机-机械臂坐标系转换方法
- 🎯 视觉伺服：基于视觉反馈的机器人控制
5. 🧠 机器人学习
- 🎮 强化学习：机器人强化学习算法与应用
- 👨🏫 模仿学习：从人类示范中学习机器人技能
6. 🎬 示例与演示
- 🚀 实际应用案例：各类机器人应用示例代码
- 📹 演示视频：教程相关演示资料
我们新增的家务机器人模块可实现多项厨房任务，包括：
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🥕 物体识别与抓取（蔬菜、水果、厨具等）
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🧹 环境清理与整理（详细教程待实现）
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
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| 机械臂光影渲染 | 取咖啡 | 室内高斯泼溅 |
- 🎮 从「机器人仿真」开始，搭建基础实验环境
- ⚙️ 学习「机器人控制」中的基本算法，掌握控制原理
- 💻 结合「机器人硬件」了解实际系统实现方法
- 👁️ 深入「手眼协调」和「机器人学习」进阶主题
- 🎬 参考「示例与演示」进行实际项目实践
- 🐍 Python 3.8+
- 🖥️ CUDA支持（用于3D仿真渲染）
- 🤖 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）
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。
# 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/-
🏆 重磅发布：家务机器人仿真环境
- 🍳 完整厨房场景与互动物品库
- 🤖 支持模仿学习的人类示范数据集
- 🧪 多任务强化学习训练框架
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🚀 仿真环境增强
- 📦 ManiSkill3.0详细配置教程与示例
- 🔧 NVIDIA Isaac Sim完整安装与使用指南
- 🌐 DISCOVERSE高质量渲染环境配置
- GR00T配置和教程notebook
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🧠 机器人学习框架
- 🎯 物体抓取与操作强化学习算法
- 🎮 视觉引导的机械臂控制
- 📊 多模态感知与决策集成
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💻 代码库与示例
- ⚙️ PID控制算法优化与应用扩展
- 📱 RDK X5开发板完整项目实例
- 🔌 传感器集成与数据处理示例
- 🧪 添加手眼标定相关教程
- 🛠️ 增加RDK X5开发板使用指南
- 📊 PID控制算法可视化工具
- 🔍 Isaac Sim环境初步配置
- 🤖 收集整理机器人仿真资源
- 📊 初步规划教程内容
- 🎮 ManiSkill基础环境搭建
- 📝 仿真配置文档编写
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- 🌐 网站：[https://datawhale.club/home]
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