一个为机器人视觉和交互提供部件级理解的物理丰富模拟环境，包含大规模关节物体数据集。

一个将 CARLA 和 AirSim 集成到单个进程中的统一仿真基础设施，支持高保真、同步的空中-地面具身智能研究。

一个从3D资产和视频先验合成4D人-物交互轨迹的数字化数据生成流程，用于训练人形机器人完成运动-操作任务。

HumanEgo 是一个零样本机器人学习框架，允许机器人仅通过几分钟的人类第一人称视频示范即可习得新技能。

用于零样本机敏工具操作的物体中心强化学习策略与基准（DexToolBench），使机器人能够在真实世界中使用各种工具

一个为 ROS 提供运动规划、原型设计和算法基准测试工具的开源机器人操作平台。

Xiaomi-Robotics-1 是一个 Vision-Language-Action (VLA) 基础模型，通过在超过 10 万小时的轨迹上进行训练，实现通用的移动操作和高效的任务适应。

一个从视频中重建人类手-物体交互，并将其重定向为真实世界机器人手臂和手部可执行轨迹的机器人流水线。

一个开源机器人仿真器，为机器人系统的测试和开发提供高保真物理、渲染和传感器模型。

RTAB-Map 是一个 SLAM（即时定位与地图构建）库及独立应用程序，能够让机器人绘制未知环境的地图并追踪其位置。

SIMPLE 是一个高保真模拟环境，用于训练和评估全身人形机器人的运动-操作策略。它基于 Isaac Sim 和 MuJoCo 构建，提供多种机器人、数千个物体、数十个室内场景以及 50 多个任务。它提供数据生成流水线、带有 Ψ₀ 基础模型的客户端-服务器评估设置，以及 Docker/Nix/UV 安装选项。该仓库包含基准测试结果以及 Hugging Face 上模型和数据的链接。

WebRPA 是一个开源、仅限 Windows 的视觉化 RPA 套件，允许用户通过从 571 个模块库中拖拽，构建网页、桌面和 Android 自动化流程。自带 Python 3.13 和 Node.js 运行时，完全离线运行，并包含一个可通过 OpenAI 兼容 API 生成、调试和自愈工作流的 AI 助手。功能包括可视化调试、版本控制、一键 EXE 打包、可选重型功能包，以及现代的 React + FastAPI 技术栈。非商业用途采用 AGPL-3.0 许可证，商业用途可申请授权。

一个使用自动微分和可微分物理模型的 Python 包，用于飞机和工程系统的设计与优化。

Open-RMF 的仿真环境和演示集合，支持复杂设施中多种机器人车队的互操作性和交通管理。

一个为 Intel RealSense 相机设计的 ROS 封装，可将深度和彩色传感器数据作为 ROS 主题发布，用于机器人应用。

一个适用于 Unitree Go2 的机器人智能技术栈，使用 Odin1 传感模块实现自主导航、动态避障与语义场景理解。

一个用于 Piper 机器人臂的 Python SDK，可将 CAN 总线数据帧处理为自定义数据类型，以实现更简单的硬件控制和监控。

T-Rex 是一个基于异步混合变换器（MoT）的触觉响应型精细操作框架，可动态响应高频触觉信号，实现对可变形物体的精细机器人操作。

一个将基础型机器人割草机转换为 GPS 引导、具备地图感知能力的自主机器人的开源项目，无需布置边界线。

一个基于 MuJoCo 的实时预测控制软件框架，通过多种规划方法实现复杂机器人任务的编写与求解。

一个在轮式、腿式和空中机器人中，即使在传感器退化或校准错误情况下也能保持精确定位的稳健、紧密耦合的多传感器SLAM框架。

一种开源的 L2 ADAS 软件栈，通过混合 AI 架构和单个单目摄像头，无需 HD 地图即可实现自动巡航控制和车道保持。

一种异构架构，用于机器人强化学习，将任务定义与物理模拟器和硬件解耦，支持在 MuJoCo 和 IsaacGym 等后端之间无缝切换。

一个实时物理模拟引擎和 SDK，提供刚体动力学、破坏和流体模拟工具，包含用于 AI 张量互操作性的 Python 绑定。

基于 Unreal Engine 5 的仿真平台，用于在真实物理与社会环境中开发和评估 LLM/VLM 智能体。

一个支持物理机器人（2WD、4WD、Mecanum）和 Gazebo 模拟的、为自主导航提供预集成基础的 ROS2 包。

一个使用因子图和贝叶斯网络进行状态估计与优化的 C++ 库，适用于机器人学与视觉领域。

一个基于 Apple 的 Virtualization.framework 的自托管 Web 平台，可在浏览器中运行和管理多个虚拟 iPhone。

一个基于 ESP32 开发板的开源四足机器人框架，旨在实现经济实惠的步态研究、强化学习与物理 AI 开发。

一种为足式机器人设计的GPU加速高程映射框架，融合几何与语义等多模态数据，生成精确的实时地形地图。

Isaac Lab‑Arena 是 NVIDIA Isaac Lab 的一个阿尔法阶段开源扩展，允许通过混合可重用的 *场景*、*实体* 和 *任务* 原语来构建机器人仿真环境。它在运行时组装这些组件，支持顺序任务链、自然语言物体放置和大规模并行评估，使基准测试或训练通用机器人策略变得更加容易。安装可通过 `uv` Python 管理器或提供的 Docker 镜像完成；该库仅支持 Linux，需要 NVIDIA GPU 和 Isaac Sim。项目采用 Apache 2.0 许可证（包含专有的 Isaac Sim 组件），旨在用于研究而非生产。

一个用于机器人操作的现实世界强化学习框架，支持从模仿学习到离线/在线强化学习以及单步策略蒸馏的统一流程。

结合 Unreal Engine 5 与 MuJoCo 的高保真机器人仿真平台，提供逼真的渲染、高频率物理和 ROS 2 兼容的数据流

Isaac Lab 的强化学习扩展，使 Unitree G1 等人形机器人能够通过 DeepMimic 和对抗性运动先验学习复杂动作。

MobiAgent 是一个开源框架，可在 Android/HarmonyOS 设备上运行基于 LLM 的移动代理。它提供 MobiMind 模型系列、代理记录与重放系统（AgentRR）和 MobiFlow 基准测试。仓库包含设备端推理支持、多个内存模块（用户资料、经验、动作）、通过 ADB 控制手机的多任务运行器，以及可直接安装的 Android 应用。提供了详细的设置步骤、模型部署说明和引用信息。

TinyMPC 是一款专为在资源受限的微控制器上高效运行而设计的模型预测控制求解器，适用于实时机器人控制。

一个用于自主农业车辆的 C++ 和 Python 库，可为包含障碍物的非凸田地计算高效且运动学可行的覆盖路径。

OpenExo 是一个用于可穿戴机器人的控制系统，它使用双微控制器来管理外骨骼硬件。

一款支持 100 多种不同开发板的 AI 辅助可视化编程 IDE，让非专业用户能够快速原型化各类硬件项目。

LeKiwi 是一款具有全向驱动和集成机械臂的低成本移动操作臂，旨在为机器人研究和数据采集提供可访问的解决方案。

OrbbecSDK 的 ROS 2 封装，将 Orbbec 深度相机与 LiDAR 设备集成到机器人应用的 ROS 2 生态系统中。

基于Python的四足机器人模型预测控制器，提供基于梯度或GPU加速采样的优化方法，实现稳定运动。

OpenSim 是一个用于开发肌肉骨骼模型并创建动态运动仿真以研究人类和动物生物力学的软件框架。

一个开源硬件平台，提供机器人臂所需的 CAD 文件、BOM 和组装指南。

τ₀‑VLA 是一个分层机器人基础模型，结合了 Qwen 3.5 视觉语言主干与流匹配动作专家。其记忆增强的高级策略负责提出子任务，并在必要时执行世界模型引导的测试时搜索；低级策略则通过统一的 40 维状态/动作空间在不同机器人实体上执行选定的子任务。存储库包含训练配方、不同机器人的适配器、服务堆栈以及检查点（包含 LIBERO 专用版本）。

一个用于软体虚拟生物的基于能量的物理模拟框架，利用自动微分来计算力和导数。

一组规则和脚本，使 AI Agent 能够直接与 SysConfig 和硬件工具链交互，实现对 TI MSPM0 微控制器的配置、构建、烧录和调试。

一个模块化平台，用于从机载计算机管理无人车辆和机器人，支持多种自动驾驶仪和硬件架构。