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ImChong/Robotics_Notebooks: 机器人技术栈资料汇总

ImChong/Robotics_Notebooks: 机器人技术栈资料汇总

11 hours ago

Robotics_Notebooks

机器人技术栈知识库 / Robotics research and engineering wiki.

GitHub Pages</a> Deploy GitHub Pages</a> Wiki Lint</a> License: MIT</a> Knowledge Graph</a> Sources Coverage</a>


在线演示

站点使用演示:首页点「项目查询 / 知识图谱」入口卡滚到目标模块并顺时针描边高亮,再全库即时搜索与图谱预览;进入知识图谱后悬停节点看简介、滚轮缩放、点击节点打开详情侧栏,并可切换 3D 立体视图</a>

在线站点使用方式:首页按目标选入口(路线 / 搜索 / 图谱)——点「项目查询 / 知识图谱」会滚到对应模块并顺时针描边高亮;搜索框输入关键词即时命中知识页;知识图谱中每个点是一个知识页,颜色代表技术社区,连线是页面互链——悬停看简介,滚轮缩放、拖拽平移,点击节点打开详情侧栏并一键进知识页,支持 2D / 3D 视图切换。


适合谁

想系统学人形机器人运动控制 / 强化学习 / 模仿学习,有一定编程基础(Python / C++)与本科数学基础。

不知道从哪开始?直接看 运动控制成长路线


这个项目是什么

Robotics_Notebooks 是一个机器人工程知识库,不是资源收集箱。它把机器人技术栈拆成互联的知识页面——每个概念解释清楚是什么、为什么重要、和哪些概念相关。

不是:教科书(不系统讲理论)、笔记堆(有结构和依赖关系)、工具文档。


从哪里开始

| 你的目标 | 入口 | |---------|------| | 可视化探索知识图谱 | 知识图谱 | | 有一条路线照着走 | 运动控制成长路线 | | 用遥操作采集数据并实时操控人形(含全身 + 手指) | 遥操作纵深路线 | | 设计力矩控制关节电机 | 力矩电机设计纵深路线 | | 学传统模型控制(MPC/WBC)| 传统控制纵深路线 | | 设计人形整机硬件(机械 + 电气 + 通信) | 整机硬件设计纵深路线 | | 学安全控制(CLF/CBF)| 安全控制纵深路线 | | 做接触丰富的操作任务 | 接触操作纵深路线 | | 让机器人自主从 A 到 B | 导航纵深路线 | | 学模仿学习与技能迁移 | 模仿学习纵深路线 | | 用强化学习做运动控制 | RL 纵深路线 | | 让机器人边走边动手 | Loco-Manipulation 纵深路线 | | 让机器人追球射门打比赛 | 人形足球纵深路线 | | 把人体/动物动作变成人形或四足参考轨迹 | 动作重定向纵深路线 | | 让一群人形同台跳舞变队形炫技 | 人形群控展演纵深路线 | | 让仿真训好的策略稳上真机 | Sim2Real 纵深路线 | | 让两台人形在擂台上对打 | 人形拳击纵深路线 | | 让机器人读完一条示范就会新任务 | ICL 纵深路线 | | 做人形全身行为基础模型 | BFM 纵深路线 | | 证明/证伪一个具身模型(含运控模型)到底好不好 | 具身模型测评纵深路线 | | 让机器人看地形越障 | 感知越障纵深路线 | | 用生成模型造人形动作 | 动作生成纵深路线 | | 让机器人听懂指令干活 | VLA 纵深路线 | | 把真实世界变成可训练/可评测的仿真资产 | Real2Sim 纵深路线 | | 为具身模型建一条可交付的数据供给管线 | 具身数据纵深路线 | | 让策略预知动作如何改变世界 | WAM 纵深路线 | | 浏览所有知识页 | 完整页面目录 | | 搜索特定概念 | python3 scripts/search_wiki.py <关键词> |

二十四条纵深路线按各方向起点里程碑的历史顺序排列(与首页按钮一致):遥操作(Goertz 主从机械手,1954)→ 力矩电机设计(磁场定向控制 FOC,1971)→ 传统控制(ZMP 判据,1972)→ 整机硬件设计(WABOT-1 全尺寸人形整机,1973)→ 安全控制(CLF,1983)→ 接触操作(阻抗控制,1985)→ 导航(概率 SLAM,1986)→ 模仿学习(行为克隆,1988)→ 强化学习(Q-learning,1989)→ 移动操作(移动操作臂协调控制,1994)→ 人形足球(首届 RoboCup,1997)→ 动作重定向(Gleicher 动作重定向,1998)→ 人形群控展演(央视春晚 540 台 Alpha 1S 群舞,2016)→ Sim2Real(域随机化 DR,2017)→ 人形拳击(MuJoCo 人形对抗自博弈,2017)→ ICL(One-Shot Imitation Learning,NeurIPS 2017)→ BFM(DeepMimic 动作跟踪谱系,2018)→ 具身模型测评(RLBench 标准化视觉操作评测套件,2019)→ 感知越障(2020s 感知策略浪潮)→ 动作生成(MDM 扩散动作生成,2022)→ VLA(RT-2 确立 VLA,2023)→ Real2Sim(3D Gaussian Splatting 规模化重建,2023)→ 具身数据(Open X-Embodiment 跨具身数据聚合,2023)→ WAM(World Action Models 综述形式化,2026)。越靠前的方向理论积淀越深,越靠后的方向越依赖学习方法与算力。

项目结构

| 目录 | 用途 | |------|------| | wiki/ | 结构化知识库。包含 Concepts, Methods, Tasks 等核心页面。 | | roadmap/ | 成长路线。规划了从基础到进阶的系统学习路径。 | | tech-map/ | 技术地图。展示模块间依赖关系与技术栈全景。 | | sources/ | 原始资料。Ingest 之前的原始论文摘录、GitHub 仓库导航。 | | references/ | 论文/Repo 索引。按主题分类的深度阅读资源。 | | schema/ | 维护规范(ingest、命名、内链、页面类型、log 与 lint 用 JSON)。索引见 schema/README.md。 | | scripts/ | 维护工具。用于 lint、搜索、索引生成和统计更新;脚本一览见 scripts/README.md。 | | docs/ | 展示层。GitHub Pages 托管的 D3.js 交互式图谱与详情页。 | | docs/checklists/ | 执行清单归档。当前技术栈推进、前端优化与历史阶段清单。 |

不知道新资料或新页面该进哪个目录?见 内容目录怎么选


维护看板


如何贡献

详见 CONTRIBUTING.md(流程与本地/CI 命令)。简述:

  1. Ingest 模式:如果你发现好的论文或 Repo,按照 schema/ingest-workflow.md 加入 sources/
  2. Wiki 完善:将 sources/ 提炼为 wiki/ 页面,并建立 Link
  3. Lint 检查:运行 make lint 确保没有断链或孤儿页。

许可证

本项目采用 MIT License

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