🤖 AI硬件与机器人技术教程 🛠️

## 📖 项目简介

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

📋 内容目录

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

✨ 最新亮点

🍳 智能家务助手

我们新增的家务机器人模块可实现多项厨房任务，包括：

• 物体识别与抓取（蔬菜、水果、厨具等）

• 环境清理与整理（详细教程待实现）

🧠 强化学习框架

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

🚀 学习路径建议

仿真学习路线：maniskill->sapien->isaac-sim

1. 从「机器人仿真」开始，搭建基础实验环境
2. 学习「机器人控制」中的基本算法，掌握控制原理
3. 结合「机器人硬件」了解实际系统实现方法
4. 深入「手眼协调」和「机器人学习」进阶主题
5. 参考「示例与演示」进行实际项目实践

🔧 环境要求

• 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）

📝 使用方法

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/

🌟 学习社区

• 加入讨论组：与其他学习者交流经验
• 常见问题解答：查看常见问题及解决方案
• 技术分享会：定期举办线上技术分享

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📜 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件