@DanKornas: 机器人技术范围太广，不适合随意收藏。从一张地图开始吧。Awesome Robotics 是一个精选的 GitHub 列表，包含链接、软件…

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摘要

Awesome Robotics 是一个精心整理的 GitHub 资源列表，涵盖仿真器、库、论文等，按仿真、ROS、机器学习与感知等类别组织。该项目采用知识共享署名 4.0 国际许可协议开源。

机器人技术范围太广，不适合随意收藏。从一张地图开始吧。 Awesome Robotics 是一个精选的 GitHub 列表，包含链接、软件库、论文以及其他实用的机器人资源。 它通过将仿真、可视化、机器学习、ROS、控制、标定、传感器、数据集、几何、点云和 SLAM 等领域的机器人资源分组，帮助你从“该用什么？”过渡到清晰的候选列表。 主要特点： • 仿真器参考 – 包含 CoppeliaSim、AirSim 以及 Bullet/PyBullet，用于测试机器人系统 • ROS + 机器人技术栈链接 – 指向 ROS、ROS 2 设计文档、驱动、跟踪、标定和机器人库 • 机器人学中的机器学习 – 包含与 TensorFlow 相关的工具、图像分割链接、强化学习资源以及机器人数据集 • 建图 + 感知章节 – 涵盖点云、几何、可视化和 SLAM 资源 • 额外阅读路径 – 链接到相关的 awesome 列表、论文以及一份“有趣的机器人”配套列表 该项目开源（采用知识共享署名 4.0 国际许可协议）。 链接见回复
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缓存时间: 2026/06/27 11:54

机器人技术过于宽泛，不宜随意收藏。从一张地图开始。

Awesome Robotics 是一个精选的 GitHub 列表，收录了链接、软件库、论文以及其他有用的机器人资源。

它通过将机器人资源按仿真、可视化、机器学习、ROS、控制、校准、传感器、数据集、几何、点云和 SLAM 等类别进行分组，帮助你从“该用什么？”过渡到一份候选清单。

主要特点：

• 仿真器参考 – 包含 CoppeliaSim、AirSim 和 Bullet/PyBullet，用于测试机器人系统 • ROS + 机器人技术栈链接 – 指向 ROS、ROS 2 设计文档、驱动程序、跟踪、校准和机器人库 • 机器人机器学习 – 包含 TensorFlow 相关工具、图像分割链接、强化学习资源以及机器人数据集 • 地图构建 + 感知部分 – 涵盖点云、几何、可视化和 SLAM 资源 • 额外阅读路径 – 链接到相关的 awesome 列表、论文以及一个“有趣机器人”伴读列表

它采用开源许可（知识共享署名 4.0 国际许可协议）。

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