人类运动模拟

这台通过DeepMind深度强化学习训练的机器人只有20个驱动关节。而人类步行需要对大约360个关节600块肌肉进行实时控制。

MuJoCo Playground是一个开源库，提供GPU加速的机器人学习环境，支持模拟到现实的转换，适用于多种控制任务和环境。它包括经典的控制环境，并支持四足和两足动物的行走模拟，以及非抓握和机械手的操作，此外还提供基于视觉的支持。

智元灵犀X1所使用的强化学习训练代码，可配合智元灵犀X1配套的推理软件进行真机和仿真的行走调试，或导入其他机器人模型进行训练。

Vulp 是一个用于实时运动控制的 Python 库，提供标准的动作-观察循环，旨在控制各种执行器和模拟器，具备易于集成和扩展的特性。

这款机械臂机器人可以帮助用户完成各种家务，功能强大，几乎可以代替保姆的工作。

Zeroth Bot是一款3D打印的开源仿人机器人平台，适用于模拟现实转换和强化学习。它的特点是超级可hack、性价比高，从硬件到SDK再到模拟环境全部开源，材料清单起始成本仅350美元，极大降低了制造和开发的门槛。

SmilingRobo是一个致力于推进和 democratize 机器人技术的开源项目，旨在让更多人能够轻松接触和使用机器人。通过开放的资源和社区支持，SmilingRobo希望降低机器人技术的门槛，激发创造力和创新，促进不同领域的应用。

Unitree Go2/G1机器人数字孪生项目，集成Nvidia Isaac Sim 4.0和Isaac Lab，为机器人研究和开发提供模拟环境测试平台，推动算法创新。