EI-Beginner：具身智能入門演習

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EI-Beginner：具身智能入門演習

EI-Beginner：具身智能入門演習

EI-Beginner は具身（embodied）知能とヒューマノイド／ロボット制御の入門演習リポジトリです。OpenMOSS実験室の参加希望者やロボティクス初心者向けに、伝統的な運動学・制御理論から PyBullet/MuJoCo シミュレーション、実機（任意）までを学ぶための課題を整理しています。Git・Linux・検索ツールの基本を前提とし、段階的に実装・実験を進められる構成になっています。

https://github.com/humanoidintelligence/EI-Beginner

概要

EI-Beginner は「具身智能入门练习（具身知能入門演習）」を目的とした軽量な教材リポジトリです。OpenMOSS 実験室の具身知能／ヒューマノイドチームへの参加希望者に向け、必要な基礎能力（検索・Linux・Git）を前提に、伝統的なロボット学で扱う座標変換、正逆運動学、動力学、制御理論などを学ぶための課題を提示しています。各課題は PyBullet や MuJoCo などのシミュレータと結びつき、実機での実装も選択肢として想定されているため、シミュレーションから実機へと段階的に学習を進められる作りになっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 23
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 23
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 初学者向けの課題構成：伝統的ロボット学の基礎（座標変換、正逆運動学、動力学、制御）を段階的に学べる。
  • シミュレーション重視：PyBullet / MuJoCo を想定した演習で、物体把持などのタスク実装を推奨。
  • 実機対応オプション：学習を深めるために ROS を併用した実機実験への展開を想定。
  • 多言語 README：中文（README.md）と英語（README_EN.md）を備え、国際的な学習者に配慮。

技術的なポイント

本リポジトリは「具身知能」を学ぶための入り口として、ロボティクスに不可欠な理論と実践の橋渡しをします。具体的には、座標系の定義と同次変換行列によるフレーム操作、順運動学（順変換でエンドエフェクタ位置・姿勢を求める）、逆運動学（数値解法や解析解を用いた関節角度算出）、および剛体動力学の基礎をカバーする課題を提示しています。制御面では PID やフィードフォワード/フィードバック制御の概念が前提となり、シミュレータ上での軌道追従や把持タスクでこれらを実装・評価することが想定されています。シミュレーション環境としては PyBullet や MuJoCo が推奨され、これらを用いることでコリジョン処理、物理挙動の検証、センサー（カメラ・距離・力覚）シミュレーションが可能です。実機での展開には ROS（Robot Operating System）を利用したノード構成、トピック・サービスによるセンサ/アクチュエータ連携、URDF などのロボット記述の扱いが必須になります。リポジトリ自体は軽量で具体的なソースコード群は最小限に留められているため、受講者や参加者は環境構築（Linux、Python、シミュレータ、Git）から演習を通して学び、必要に応じて既存のリポジトリやライブラリを組み合わせて課題を発展させることが期待されます。また、ChatGPT / DeepSeek といった検索ツールの活用や、LearnGitBranching のような Git の学習リソースが前提スキルとして推奨されている点も、現代的な学習ワークフローを意図しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file（中文版の導入、課題一覧と参考文献、演習の進め方）
  • README_EN.md: file（英語版の同内容。国際的な参加者向けの案内）
  • assets: dir（図解や課題説明に使う画像、例：task1.png などの視覚資料） 補足：現状はファイル数が少なく「課題提示＋参考文献＋図解」が中心。実装コードは含まれていないため、学習者は提示された課題を元に自分でシミュレーション環境や制御アルゴリズムを実装する想定です。

まとめ

具身知能の基礎を実践的に学ぶための入り口教材。自走で学べる学習者に最適。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

EI-Beginner 具身智能入门练习

中文版本 | English Version

有意报考/参与OpenMOSS实验室具身智能/人形机器人智能团队的同学，均需先完成下列入门练习。 我们共享出来这个入门练习供广大具身智能/人形机器人智能爱好者作入门参考。

入门基础

任务一：基于传统运动学的机械臂物体抓取

描述

学习传统机器人学中的基础知识，比如基础坐标变换、正逆运动学、动力学、控制理论等，在PyBullet/Mujoco仿真与实验室机械臂真机（可选, 同时学习机器人操作系统ROS）实现基于传统机器人运动控制的机械臂物体抓取；

备注：

  • 参考书目 -…