### 一、为什么整理这个

做机器人开发，有一件没完没了的事：**找资源。**

想跑仿真，不知道该用 MuJoCo 还是 Isaac Sim；想搞 SLAM，ORB-SLAM3 和 Kimera 摆在一起不知道差在哪；想训策略，RL-Games / SKRL / RSL-RL 三个都说是主流；想用数据集，Open X-Embodiment 和 DROID 的规模差了一个量级。

搜索能搜到，但**搜到的是别人的收藏夹**：重复的、过期的、只列名字不给一句人话的、分类混乱的。GitHub 上那几个 "awesome-robotics" 仓库动辄 500+ 条，塞满了自动驾驶、无人机、纯软件工程项目，混在里面根本找不到自己要的。

所以我做了一份**人工筛过的导航RobotsWiki**：10 个分类，97 条，每一条都带一句"它是什么、什么时候用"。

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### 二、10 个分类，97 条

#### ① 模型仓库（3 条）

不用自己从头写 URDF。

-   **example-robot-data** —— Gepetto 团队维护的学术机器人 URDF 集合：Panda、UR、Tiago、ANYmal、Talos、Cassie、Solo

-   **MuJoCo Menagerie** —— DeepMind 官方维护的 MJCF 模型库，覆盖 60+ 款商业机器人

-   **Unity Robotics Hub** —— Unity 官方工具集，含 URDF 导入器与 ROS 桥接

> 顺带一提：RobotsWiki 模型库里的模型，来源大多就是 MuJoCo Menagerie —— 这也是为什么模型页的下载命令直接给你 `git clone mujoco_menagerie`，一次拿全所有 mesh。

#### ② 开源机器人（7 条）

-   **SO-ARM100** —— 开源 3D 打印低成本机械臂，面向端到端学习

-   **OpenArm** —— 双臂操作平台，单臂 7 自由度、6kg 负载，BOM 约 $6,500

-   **Stanford Doggo** —— 斯坦福开源的高敏捷四足机器人

-   **OpenBot** —— Intel 出品的 $50 智能手机驱动小型机器人车

-   **NASA Open Source Rover** —— NASA JPL 开源的六轮火星车模型

-   **Linorobot** —— ROS 兼容地面机器人（2WD/4WD/阿克曼/麦克纳姆轮）

-   **MuSHR** —— 华盛顿大学开源的自动驾驶与移动机器人软硬件平台

> 入门练手的话，SO-ARM100 和 OpenBot 的门槛最低 —— 一个千元级，一个 $50。

#### ③ 仿真器（14 条）—— 最多人纠结的一块


**新手最容易犯的错是一上来就选 Isaac Sim。** 它的能力上限最高，但配置门槛和显存开销也最高 —— 你现在要验证的是"我的控制算法对不对"，不是"我能不能渲染百万级场景"。**先用 MuJoCo 或 PyBullet 跑通，再考虑要不要换。**

#### ④ 开发框架 · 中间件（10 条）

-   **ROS 2** —— 新一代机器人操作系统，分布式 DDS，工业级实时支持

-   **MoveIt 2** —— ROS 上最流行的机械臂运动规划与操作框架

-   **Nav2** —— ROS 2 的移动机器人自主导航栈（建图、定位、路径规划）

-   **micro-ROS** —— 把 ROS 2 跑在微控制器上

-   **Johnny-Five** —— 基于 JavaScript / Node.js，硬件新手友好

-   **OpenCV** —— 计算机视觉库，机器人感知的事实标准

-   **PCL** —— 大规模 2D/3D 与点云处理

-   **Rerun** —— CV 与机器人数据的可视化 SDK，按时间线探索系统内部状态

-   **GTSAM** —— 基于因子图的 C++ 传感器融合库，SLAM / VO / SFM 广泛使用

-   **Ceres Solver** —— 非线性优化库，光束平差、SLAM、相机标定

#### ⑤ 运动学 · 动力学 · 控制（9 条）

这一组是"从模型到能动"的核心：

-   **Pinocchio** —— 高效刚体动力学算法库（CRBA/RNEA/ABA），支持导数与代码生成

-   **Crocoddyl** —— 面向足式运动的最新最优控制求解器

-   **OCS2** —— ETH 的实时 MPC 框架

-   **mujoco\_mpc** —— 基于 MuJoCo 的实时 MPC 与全身控制示例

-   **legged\_control** —— MPC + WBC 的足式实时控制框架

-   **Cheetah-Software** —— MIT Cheetah 3 / Mini Cheetah 开源控制栈

-   **RBDL** —— C++ 刚体动力学库，接口简洁

-   **OMPL** —— 开源运动规划库，大量采样式算法（RRT/PRM）

-   **EXOTica** —— 通用机器人优化工具集，逆运动学 + 轨迹优化 + 最优控制

#### ⑥ 强化学习 · 模仿学习（8 条）

-   **LeRobot** —— HuggingFace 出品，含 ALOHA/ACT、Diffusion Policy 示例，统一数据与模型接口

-   **Stable Baselines3** —— 久经测试的 PyTorch RL 实现

-   **RL-Games** —— 面向 GPU 大规模并行，Isaac 系常用

-   **SKRL** —— 模块化，与 Isaac Lab / Omniverse 深度集成

-   **RSL-RL** —— ETH 足式组使用的轻量 PPO 实现

-   **Diffusion Policy** —— 扩散模型驱动的视觉运动操作策略框架

-   **Gymnasium** —— Farama 维护的 RL 环境标准 API

-   **Segment Anything (SAM)** —— Meta 的通用分割大模型，可用于机器人场景理解与抓取

> **LeRobot 值得单独说一句**：它把 ALOHA/ACT、Diffusion Policy 这些原来散落在各个仓库里的实现，统一到一套数据和模型接口下。做模仿学习的，先装它能省掉两周的接口适配。

#### ⑦ 具身数据集（8 条）

-   **Open X-Embodiment** —— Google DeepMind 牵头的跨机构大规模操作数据集联盟

-   **DROID** —— 大规模、多样化跨场景操作数据集

-   **AgiBot World** —— 智元发布的高质量具身真机任务数据集（国产）

-   **RH20T** —— 清华等机构开源的多模态人机交互数据集

-   **BridgeData V2** —— Berkeley 的低成本机械臂遥操作演示数据集，常用于策略预训练

-   **LIBERO** —— 终身/多任务模仿学习的 benchmark

-   **KITTI** —— 经典自动驾驶数据集，LiDAR + GPS + 双目

-   **nuScenes** —— 大规模自动驾驶数据集，140 万相机图像 + 激光雷达

> 做 VLA 的绕不开 Open X-Embodiment 和 RH20T；做模仿学习基准对比的看 LIBERO。

#### ⑧ 感知 · SLAM · 具身大模型（9 条）

-   **ORB-SLAM3** —— 单目/双目/RGB-D + IMU 的视觉 SLAM 经典实现

-   **LIO-SAM** —— 紧耦合 Lidar-IMU 里程计与建图

-   **RTAB-Map** —— RGB-D / 激光 SLAM 工具箱，含 ROS 集成

-   **Cartographer** —— Google 开源 2D/3D SLAM

-   **Kimera** —— MIT 的实时度量语义 SLAM C++ 库

-   **Open3D** —— 开源 3D 数据处理库

-   **OpenVLA** —— 开源视觉-语言-动作操作大模型

-   **OpenPI (π0)** —— Physical Intelligence 开源的 π0 流式 VLA 框架

-   **NVIDIA Isaac GR00T** —— NVIDIA 面向通用人形机器人的 VLA 基础模型

#### ⑨ 硬件厂商（19 条）

宇树、智元、银河通用、星动纪元、逐际动力、Franka、优傲、越疆、节卡、遨博、Boston Dynamics、ANYbotics、PAL Robotics、Kinova、Figure、1X、Apptronik、Fourier —— 覆盖国内国外主流整机厂，附官网直达。

#### ⑩ 学习与社区（10 条）

-   **ROS** —— 机器人软件的事实标准

-   **awesome-robotics** / **Awesome Robotic Tooling** —— 两大综合清单

-   **Modern Robotics** —— Northwestern Kevin Lynch 的免费教材与视频课

-   **Underactuated Robotics** —— MIT Russ Tedrake 的开源教材，聚焦动力学与控制

-   **PythonRobotics** —— Python 实现的机器人算法可视化合集

-   **Robotics Toolbox for Python** —— Peter Corke 的教学工具箱

-   **古月居** —— 国内最大的 ROS / 机器人中文社区之一

-   **深蓝学院** —— 国内机器人 / 自动驾驶 / SLAM 系列在线课程平台

-   **Open Robotics** —— 维护 ROS 与 Gazebo 的非营利组织

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### 三、我是怎么筛的

资源导航最大的风险是变成没人维护的收藏夹。所以每条收录都按这四条过一遍：

1.  **能直接访问** —— 链接活着，且是官方仓库 / 官方文档 / 官方站点，不收三方转载

1.  **有人用** —— 不是"理论上很好"但没人碰的玩具项目。判断标准是：GitHub star 数、社区讨论度、论文里有没有人拿它做实验

1.  **一句话说清它是什么** —— 不写"强大的仿真器"，写"DeepMind 维护的高性能刚体物理仿真器，足式/操作任务的事实标准"。**你看完这一句就该知道要不要点进去**

1.  **中文可用性单独考虑** —— 有些资源再好，有中文文档或中文社区的单独标注（古月居、深蓝学院这类）

**没有收录的**：纯自动驾驶向的库（不聚焦）、已经明显不维护的项目、需要付费但没有免费层的商业产品、重复条目。

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### 四、怎么用这份资源库

**别当收藏夹用。** 收藏夹的宿命是再也不打开。

**推荐用法：**

-   **做选型时** → 按分类扫一遍，用第 3 类（仿真器）和第 6 类（RL/IL）对照着挑

-   **配环境时** → 第 1 类模型仓库 + 第 4 类中间件，一次配齐

-   **写论文/复现时** → 第 7 类数据集 + 第 8 类大模型，优先看有 baseline 对比的

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### 五、结尾

做机器人久了会有个体会：**这个领域最大的浪费不是算力，是重复劳动。** 同一个仿真器配置，同一份 URDF 路径踩坑，同一个问题在十个 issue 里问十遍。

资源库这件事本身不复杂，就是花时间筛一遍、给每条写一句人话。但它省下的是**整个中文社区的重复劳动**。希望对你有帮助。

想跑仿真，不知道该用 MuJoCo 还是 Isaac Sim；想搞 SLAM，ORB-SLAM3 和 Kimera 摆在一起不知道差在哪；想训策略，RL-Games  SKRL  RSL-RL 三个都说是主流；想用数据集，Open X-Embodiment 和 DROID 的规模差了一个量级。

机器人学习资源汇总：仿真器、SLAM、RL 框架、具身数据集与硬件厂商

人工智能

开发工具

硬件

一、10类97条人工筛选机器人开发资源，覆盖模型、仿真器、RL框架、数据集等，每条附用途说明，附选型推荐，开源项目居多，中文友好。

计算机视觉

自动驾驶

人机交互

强化学习

微控制器

软件工程

数据处理

扩散模型

JavaScript

中间件

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