Xbotics 社区具身智能学习指南：我们把“具身综述→学习路线→仿真学习→开源实物→人物访谈→公司图谱”串起来，帮助新手和实战者快速定位路径、落地项目与参与开源。
Python
1,397
215 commits
updated Jun 28, 2026
README
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Xbotics : Roadmap to Embodied AI
更偏重机器人基础学习与开源项目实践 · 路线 + 资源导航，助你快速定位路径、落地项目与参与开源
📌 快速开始 (Quick Start) · ✨ 学习地图 (Learning Map) · 💼 求职 Roadmap · 🤝 如何贡献 (Contributing)
Xbotics 社区具身智能学习指南：我们把 「具身综述 → 学习路线 → 仿真学习 → 开源实物 → 人物与公司图谱」 串起来，帮助新手和实战者快速定位路径、落地项目与参与开源。面向「机器人基础学习 + 开源项目学习」，强调可复现与快速上手；不追求百科全书，而是 清晰路径 + 工程落地。
🚀 快速开始 (Quick Start)：三步上手本指南
本仓库以文档与路线为主，无需运行脚本即可开始学习。推荐三步：
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-Guide.git
cd Xbotics-Embodied-Guide
- 打开文档：从 1. 具身综述 建立大图景，再在 2. 学习路线 中选一条 4–8 周路线（RL / IL / 3D 视觉 / VLA / 仿真等）。
- 动手与反馈：按路线实作；遇到问题在仓库 提 Issue（AMA），或参与贡献（见 如何贡献）。
|
具身综述
术语、操作/世界模型/运控/导航全景 |
学习路线
RL、IL、3D 视觉、VLA、Sim2Real 等 10 条 4–8 周路线 |
仿真学习
Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Genesis、Gazebo |
|
开源实物
LeRobot（HF）预训练、数据集、Sim2Real |
前沿技术
VLA、Diffusion Policy、Sim2Real、大模型 SFT |
人物 · 公司图谱
学术界/产业界人物；硬件与算法生态 |
⭐ 欢迎 Star，一起构建具身智能学习生态
项目理念
- 入门友好：路线清晰，每节优先给出「起步三件事」，不要求一开始就啃长篇教程。
- 实践导向：以「路线 + 清单 + 实作任务」组织，强调开源项目与可复现。
- 前沿连接：从综述、经典算法到 VLA / Diffusion Policy / Sim2Real，与人物、公司图谱衔接。
项目受众
- Python / 控制基础学习者：希望系统进入具身智能与机器人方向。
- 高校学生与研究生：需要课程项目、毕设或论文复现的路线与资源。
- 算法与机器人工程师：希望把视觉、RL、大模型迁移到具身与真实硬件。
- 硬件与开源社区参与者：关心从仿真到实物、从数据到部署的完整链路。
🗺️ 学习地图 (Learning Map)
| 章节 | 关键内容 | 链接 |
|---|---|---|
| 1. 具身综述 | 术语速览、操作/世界模型/运控/导航综述；感知—决策—控制全景 | 📖 阅读 |
| 2. 学习路线 | RL、IL、3D 视觉、规划控制、定位导航、触觉、VLA、Sim2Real、世界模型、数据飞轮等 10 条路线；前置→4–8 周计划→里程碑→验收 | 📖 阅读 |
| 3. 基础学习 | 机器人学、Transformer、Diffusion、工程环境；坐标系→运动学→深度学习→多模态 | 📖 阅读 |
| 4. 技术基础与经典 | BC/DAgger/GAIL、值函数/策略/Actor-Critic、SigLIP/CLIP、iLQR/MPPI/MPC；经典算法与理论 | 📖 阅读 |
| 5. 前沿技术 | VLA、Diffusion Policy、Sim2Real、大模型 SFT；2023–2025 最新进展与评测 | 📖 阅读 |
| 6. 仿真学习 | Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Genesis、Gazebo；虚拟环境搭建与模型训练 | 📖 阅读 |
| 7. 开源实物 | LeRobot（HF 框架）；预训练模型、数据集、硬件支持、Sim2Real 落地 | 📖 阅读 |
| 8. 人物 | 学术界与产业界核心人物名录；操作、人形、VLA 领域约 120 人 | 📖 阅读 |
| 9. 公司图谱 | 硬件整机、关键部件、算法平台、数据服务；人形/四足/移动+操作 | 📖 阅读 |
| 10–11. AMA & 贡献 | 提 Issue 提问、PR 规则、目录约定、如何贡献、License | 📖 阅读 |
💼 求职 Roadmap (Career Roadmap)
面向 校招 / 实习 / 转行 的具身智能求职路径：先选方向、再补能力、用作品说话、最后精准投递。
岗位信息汇总：Xbotics-Embodied-AI-Job — 具身智能求职 / 实习信息持续更新
| 阶段 | 核心目标 | 建议动作 | 本仓库入口 |
|---|---|---|---|
| 1. 方向定位（1 周） | 明确主攻赛道：VLA、运控、导航、Sim2Real、数据飞轮等 | 读综述建立术语体系；对照 JD 高频词圈定 1–2 个方向 | 具身综述 · 学习路线 |
| 2. 能力构建（4–8 周） | 跑通一条技术路线的最小 Demo，形成可复述的项目经历 | 选一条 4–8 周路线 完成里程碑；补 基础 / 经典算法 短板 | 仿真学习 · 开源实物 |
| 3. 作品集打磨（2–4 周） | 用可复现产出证明「能落地」 | 复现 1 个前沿 baseline（VLA / DP / 导航等）；整理 GitHub README + 指标 + 演示视频 | 前沿技术 · 本仓库 files/source/ 整理稿 |
| 4. 行业认知（持续） | 知道「投谁、聊什么、差在哪」 | 梳理目标公司 / 实验室；关注人物动态与生态变化 | 人物名录 · 公司图谱 |
| 5. 投递与面试（滚动） | 简历 / 作品集 / 面试话术对齐 JD | 按方向改简历关键词；准备项目深挖 + 系统设计 + 基础题；关注 Job 仓库 更新 | AMA & 贡献（可提 Issue 交流） |
简历关键词参考（按方向选用，项目描述里尽量带指标）：
- VLA / 操作：OpenVLA、π0、Diffusion Policy、LIBERO、Bridge、动作 token 化、LoRA 微调
- 运控 / 规划：MPC、iLQR、轨迹优化、Sim2Real、Isaac Lab、MuJoCo、全身控制
- 导航 / VLN：VLN-CE、Habitat、R2R、语义地图、分层规划
- 数据 / 工程：遥操作采集、LeRobot、数据飞轮、评测脚本、W&B / TensorBoard
起步三件事（求职版）
- 在 Job 仓库 浏览 10 条目标 JD，归纳 3 个高频能力点。
- 从 学习路线 选 1 条，8 周内交付 1 个可演示的 Demo。
- 把 Demo 写成「问题 → 方法 → 指标 → 链接」四段式项目描述，放进简历与 GitHub Profile。
使用说明
- 定位：面向新人、进阶与工程落地；以「路线 + 清单 + 实作任务」组织，而非长篇教程。
- 风格：中文为主、英文补充；强调开源项目与可复现。
- 先修建议：Python / 线性代数 / 概率统计 / 控制基础 / Linux & Git。
- 图标约定：⭐ 必看 · 🧪 实作 · 🧱 SOP · 📦 代码/数据 · 📄 论文 · 🎥 视频（可选）。
- 结构：每个小节优先给出可操作的「起步三件事」。
🔥 News & 最近更新
- [2026-03-02] ArXiv 机器人学每日速递整理稿：基于 source.docx 的 21 篇整理稿已入库
files/source/。 - 文档持续更新，欢迎 Star 与 PR；更多更新见 如何贡献 与仓库 Issue。
🤝 参与贡献
我们欢迎社区的贡献：无论是修复 typo、补充文档、还是提交新的路线与复现笔记。
- 参与方式：见 如何贡献 & 目录约定（PR 规则、目录结构、提交检查清单）。
贡献者名单
| 贡献者 | 说明 |
|---|---|
| @Xbotics-木木 | 核心维护 |
| @Xbotics-土豆 | 核心维护 |
| @FTZP | 贡献者 |
| @KandS | 贡献者（含学习路线等） |
| @maomao725 | 贡献者 |
感谢所有参与文档、路线与资源整理的小伙伴。🎯 想加入？见 如何贡献。
📬 联系我们
- 在本仓库 提 Issue 提问（学习/复现/工程落地/选型均可），使用「AMA 问答」模板。
- 参与 PR、一起完善路线与文档：加入 Xbot 社区，一起探索具身智能的未来。 详见 10. Ask Me Anything & 贡献。
📄 License
本项目文档与教程内容采用 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可协议。
你可以自由分享与改编本项目内容，但需保留来源署名。详细条款见 LICENSE。
Contributors
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Python
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# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Xbotics-Embodied-AI-club/Xbotics-Embodied-Guide.git
cd Xbotics-Embodied-Guide
- 打开文档：从 1. 具身综述 建立大图景，再在 2. 学习路线 中选一条 4–8 周路线（RL / IL / 3D 视觉 / VLA / 仿真等）。
- 动手与反馈：按路线实作；遇到问题在仓库 提 Issue（AMA），或参与贡献（见 如何贡献）。
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具身综述
术语、操作/世界模型/运控/导航全景 |
学习路线
RL、IL、3D 视觉、VLA、Sim2Real 等 10 条 4–8 周路线 |
仿真学习
Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Genesis、Gazebo |
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开源实物
LeRobot（HF）预训练、数据集、Sim2Real |
前沿技术
VLA、Diffusion Policy、Sim2Real、大模型 SFT |
人物 · 公司图谱
学术界/产业界人物；硬件与算法生态 |
⭐ 欢迎 Star，一起构建具身智能学习生态
项目理念
- 入门友好：路线清晰，每节优先给出「起步三件事」，不要求一开始就啃长篇教程。
- 实践导向：以「路线 + 清单 + 实作任务」组织，强调开源项目与可复现。
- 前沿连接：从综述、经典算法到 VLA / Diffusion Policy / Sim2Real，与人物、公司图谱衔接。
项目受众
- Python / 控制基础学习者：希望系统进入具身智能与机器人方向。
- 高校学生与研究生：需要课程项目、毕设或论文复现的路线与资源。
- 算法与机器人工程师：希望把视觉、RL、大模型迁移到具身与真实硬件。
- 硬件与开源社区参与者：关心从仿真到实物、从数据到部署的完整链路。
🗺️ 学习地图 (Learning Map)
| 章节 | 关键内容 | 链接 |
|---|---|---|
| 1. 具身综述 | 术语速览、操作/世界模型/运控/导航综述；感知—决策—控制全景 | 📖 阅读 |
| 2. 学习路线 | RL、IL、3D 视觉、规划控制、定位导航、触觉、VLA、Sim2Real、世界模型、数据飞轮等 10 条路线；前置→4–8 周计划→里程碑→验收 | 📖 阅读 |
| 3. 基础学习 | 机器人学、Transformer、Diffusion、工程环境；坐标系→运动学→深度学习→多模态 | 📖 阅读 |
| 4. 技术基础与经典 | BC/DAgger/GAIL、值函数/策略/Actor-Critic、SigLIP/CLIP、iLQR/MPPI/MPC；经典算法与理论 | 📖 阅读 |
| 5. 前沿技术 | VLA、Diffusion Policy、Sim2Real、大模型 SFT；2023–2025 最新进展与评测 | 📖 阅读 |
| 6. 仿真学习 | Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Genesis、Gazebo；虚拟环境搭建与模型训练 | 📖 阅读 |
| 7. 开源实物 | LeRobot（HF 框架）；预训练模型、数据集、硬件支持、Sim2Real 落地 | 📖 阅读 |
| 8. 人物 | 学术界与产业界核心人物名录；操作、人形、VLA 领域约 120 人 | 📖 阅读 |
| 9. 公司图谱 | 硬件整机、关键部件、算法平台、数据服务；人形/四足/移动+操作 | 📖 阅读 |
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| 阶段 | 核心目标 | 建议动作 | 本仓库入口 |
|---|---|---|---|
| 1. 方向定位（1 周） | 明确主攻赛道：VLA、运控、导航、Sim2Real、数据飞轮等 | 读综述建立术语体系；对照 JD 高频词圈定 1–2 个方向 | 具身综述 · 学习路线 |
| 2. 能力构建（4–8 周） | 跑通一条技术路线的最小 Demo，形成可复述的项目经历 | 选一条 4–8 周路线 完成里程碑；补 基础 / 经典算法 短板 | 仿真学习 · 开源实物 |
| 3. 作品集打磨（2–4 周） | 用可复现产出证明「能落地」 | 复现 1 个前沿 baseline（VLA / DP / 导航等）；整理 GitHub README + 指标 + 演示视频 | 前沿技术 · 本仓库 files/source/ 整理稿 |
| 4. 行业认知（持续） | 知道「投谁、聊什么、差在哪」 | 梳理目标公司 / 实验室；关注人物动态与生态变化 | 人物名录 · 公司图谱 |
| 5. 投递与面试（滚动） | 简历 / 作品集 / 面试话术对齐 JD | 按方向改简历关键词；准备项目深挖 + 系统设计 + 基础题；关注 Job 仓库 更新 | AMA & 贡献（可提 Issue 交流） |
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- VLA / 操作：OpenVLA、π0、Diffusion Policy、LIBERO、Bridge、动作 token 化、LoRA 微调
- 运控 / 规划：MPC、iLQR、轨迹优化、Sim2Real、Isaac Lab、MuJoCo、全身控制
- 导航 / VLN：VLN-CE、Habitat、R2R、语义地图、分层规划
- 数据 / 工程：遥操作采集、LeRobot、数据飞轮、评测脚本、W&B / TensorBoard
起步三件事（求职版）
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- 结构：每个小节优先给出可操作的「起步三件事」。
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🤝 参与贡献
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|---|---|
| @Xbotics-木木 | 核心维护 |
| @Xbotics-土豆 | 核心维护 |
| @FTZP | 贡献者 |
| @KandS | 贡献者（含学习路线等） |
| @maomao725 | 贡献者 |
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