先选路线再开始学习,避免低效试错。
按模块系统推进,建立可落地的工程闭环。
判断你的既有经验是否适合切入具身算法。
需要补基础时,直接进入教程主线。
从项目验证学习成果,构建可展示经验。
从系统认知到工程闭环。
MuJoCo / Isaac Sim / Gazebo 等仿真平台 + RViz / RQT 可视化工具。
从 MDP 到 PPO/SAC,建立算法直觉。
补齐跨模态表示、对齐与融合基础。
进入视觉-语言-动作大模型主线。
基于 Hugging Face Robotics Course 的中文学习讲义。
搭建第一个可运行的仿真环境。
最小 RL 训练与评估闭环。
机械臂到点控制与连续动作策略训练。
从硬件连接到策略回放的最小真机流程。
在真机前先练复杂接触任务。
Robots Hub 专注机器人与具身智能,打造从基础到落地的学习路径与工程实践矩阵。
先从核心课程产品开始,后续将持续推出更多机器人学习与工程工具。
我们正在围绕机器人工程与具身智能,持续建设更多实用工具和课程内容。
Robots Hub 是一个聚焦机器人与具身智能的开源社区。我们相信学习和工程实践应该系统、透明,且可复用。
我们关注从基础理论到真机落地的完整路径,持续沉淀学习资料、工程规范、项目模板与实践案例。
我们希望降低具身智能的入门门槛,让更多开发者与研究者能够清晰地前进。