Homietele

使用场景在物流仓库中,机器人通过 HOMIE 系统快速搬运货物,提高工作效率。在实验室中,研究人员使用 HOMIE 系统训练机器人进行复杂的实验操作。在工厂环境...

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    类别:机器人,AI模型,人形机器人,遥操作,强化学习,外骨骼,生产力,机器人控制,普通产品,开源,
    官网:https://homietele.github.io/ 更新时间:2025-08-02 10:29:07
  • 使用场景

    在物流仓库中,机器人通过 HOMIE 系统快速搬运货物,提高工作效率。

    在实验室中,研究人员使用 HOMIE 系统训练机器人进行复杂的实验操作。

    在工厂环境中,机器人通过 HOMIE 系统完成零部件的装配和搬运任务。

    产品特色

    通过强化学习训练框架,实现机器人在动态上肢姿势下的平衡能力。

    支持机器人快速、稳健地蹲下至指定高度,适应不同任务需求。

    利用对称性优化训练过程,提高数据效率并保证策略的对称性。

    集成等构外骨骼手臂、运动感应手套和踏板,实现全身控制。

    支持多种机器人平台,如 Unitree G1 和 Fourier GR-1。

    提供高效的遥操作体验,比传统逆运动学方法快约两倍。

    验证了所收集数据对模仿学习的有效性,可扩展至更多任务。

    支持在模拟环境中进行任务验证,降低真实世界中的成本。

    使用教程

    1. 准备硬件系统,包括等构外骨骼手臂、运动感应手套和踏板。

    2. 安装并配置强化学习训练框架,选择合适的机器人模型(如 Unitree G1 或 Fourier GR-1)。

    3. 在模拟环境中训练机器人,使用上肢姿势课程、高度跟踪奖励和对称性优化。

    4. 将训练好的策略部署到真实机器人上。

    5. 通过外骨骼设备和踏板进行遥操作,完成行走、蹲下和抓取等任务。

    6. 根据任务需求调整机器人的动作,确保任务的高效完成。

    7. 收集遥操作数据,用于进一步的模仿学习和任务扩展。