# Embodied-AI-Guide-zh (In Progress) [[Github Repo](https://github.com/tianxingchen/Embodied-AI-Guide)]
**🦉Contributors**: [Tianxing Chen (陈天行)](https://tianxingchen.github.io), [Yude Zou (邹誉德)](https://github.com/yudezou)<br>
<i>Lastest Update: Jun 9, 2024</i>

> Embodied AI (具身智能)入门的路径以及useful信息的总结，期望是按照路线走完后，新手可以快速建立关于这个领域的认知，希望能帮助到各位入门具身智能的朋友,欢迎star与PR🌟~
> 文章中引用文章的原作者，我们在[Acknowledgement - 致谢](#acknowledgement)部分进行了致谢，感谢他们的分享🌹


**什么是具身智能？**<br>
具身智能是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。

## Reinforcement Learning - 强化学习
台湾大学李宏毅公开课: [bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1XP4y1d7Bk/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ab9cf5374617c2867aaea34af29b53c9)<br>
EasyRL - 蘑菇书: [website](https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/)<br>
强化学习的数学原理 - 西湖大学赵世钰: [bilibili](https://space.bilibili.com/2044042934/channel/collectiondetail?sid=748665)<br>
实践[gymnasium](https://gymnasium.farama.org/)，可以尝试一下把玩一下登月着陆等经典强化学习场景，思考+动手，观察阶段agent的表现并分析，有助于深入理解强化学习

## Imitation Learning - 模仿学习
模仿学习简洁教程 - 南京大学LAMDA: [PDF](https://www.lamda.nju.edu.cn/xut/Imitation_Learning.pdf)

## Large Language Model for Robotics - 大模型在机器人学中的应用
Robotics+LLM系列通过大语言模型控制机器人 [2]: [zhihu](https://zhuanlan.zhihu.com/p/668053911)

## 3D Vision - 三维视觉
Coming soon!

## Benchmarks - 基准
具身智能常用benchmark总结 [1]: [zhihu](https://zhuanlan.zhihu.com/p/695342864)

## Useful Blogs - 有利于搭建认知的博客
AI领域值得关注的博主列表 [3]: [zhihu](https://zhuanlan.zhihu.com/p/682110383)

Robotics实验室总结 [4]: [zhihu_1](https://zhuanlan.zhihu.com/p/682671294?utm_psn=1782122763157188608), [zhihu_2](https://zhuanlan.zhihu.com/p/682692024?utm_psn=1782122945184796672)

## Communities - 社区
DeepTimber Robotics Innovations Community, 深木科研交流社区: [website](https://gamma.app/public/DeepTimber-Robotics-Innovations-Community-A-Community-for-Multi-m-og0uv8mswl1a3q7?mode=doc)

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## 🙏 Acknowledgement - 致谢
本文转载/引用了大量博主的文章，我们对他们的知识分享表示感谢，引用列表如下：
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| [1] 知乎[穆尧](https://www.zhihu.com/people/mu-yao-12-34) | [2] 知乎[东林钟声](https://www.zhihu.com/people/dong-lin-zhong-sheng-76) | [3] 知乎[强化学徒](https://www.zhihu.com/people/heda-he-28) | [4] 知乎[Biang哥](https://www.zhihu.com/people/qi-da-guang) |