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Datawhale open-source robotics curriculum

Dive into Embodied AI

动手学具身智能

给想入门、转行或求职具身智能的同学准备。用开源教程、可运行实验和机器人项目， 把「认知 → 项目 → 面试」连成一条能持续迭代的学习路线。

开始学习GitHub
LicenseCC BY-NC-SA 4.0
StatusAlpha
Tracks4 learning routes
LabsCS123 playgrounds

OPEN SOURCE FIRST

像维护工程仓库一样维护学习路线

章节、代码、实验和求职材料都围绕可复现、可讨论、可贡献来组织。读者不是只消费内容， 也可以通过 Issue、PR 和组队学习把自己的复现经验回流到项目里。

提 Issue参与讨论进入实验

REPO TO ROBOT

把教程做成可运行、可复现、可贡献的实验台

首页给路线，文档给原理，Playground 给可拖动的反馈。它应该看起来像一个正在生长的开源仓库， 也像一套机器人实验记录，而不是静态宣传页。

查看实践项目
embodied-ai.local
$ git clone datawhalechina/dive-into-embodied-ai$ npm run dev$ open /cs123/pd-playground
foundationROS2 · RL · VLA
practicerobot arm · quadruped
careerJD · resume · interview

LEARNING MAP

四条路线，围绕开源内容持续生长

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总览

项目定位、学习路径、公司图谱和不同背景的切入方式。

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Core stack

基础篇

机器人学、ROS2、仿真、强化学习、VLM/VLA 等基础模块。

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Build labs

实践篇

机械臂、四足、人形、移动操作四类可展示项目。

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Career loop

求职篇

岗位拆解、面经、简历表达和公司技术栈。

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ROBOTICS WORKFLOW

从开源路线到机器人实验闭环

01

读懂主线

从路线图、机器人学、仿真与 VLA 建立最小知识闭环。

02

跑通实验

用可交互 playground 和 MuJoCo / ROS2 项目把公式落到代码。

03

参与共建

围绕 Issue、章节修订和实验复现沉淀可复用的开源材料。

优先推荐从 CS123 Playground 开始，把控制、运动学和步态规划先拖动起来。打开 Playground