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💡 你是否在寻找具身人工智能（Embodied AI）领域的研究资源？是否希望有一个系统性的资源集合来加速你的研究？今天给大家推荐一个重磅项目！
🌟 为什么需要这个项目？
具身人工智能是一个涉及多领域交叉的复杂研究领域。它不仅需要深入理解人工智能、机器人学、认知科学等基础理论，还需要掌握计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个技术方向的知识，甚至需要涉及机械设计以及运动控制与规划。
随着研究的快速发展，相关资源分散在各个平台和会议中，无论是初学者入门、开发者实践还是研究者探索，都需要花费大量时间收集和整理资料。
具身智能正在成为人工智能发展的重要方向之一。它不仅要求AI系统能够理解环境，更重要的是能够通过与环境交互来学习和完成任务。这种复杂性使得系统性的资源整理变得尤为重要。
🎯 具身人工智能涉及的核心领域：
- 认知科学：理解智能体的认知过程
- 机器人学：实现物理世界的交互
- 强化学习：优化决策策略
- 计算机视觉：环境感知和理解
- 自然语言处理：人机交互和指令理解
- 多模态学习：整合多种感知信息
✨ 项目亮点
📚 资源全面
- 精选论文与相关代码实现，涵盖领域最新进展
- 可本地部署，可自主选择关键词检索相关论文
- 持续更新维护，紧跟研究前沿
📋 分类清晰
- 基础理论：认知科学和控制理论等理论基础
- 机器人学习与强化学习：实现机器人的自主学习和决策能力
- 环境感知：使机器人能够理解和适应环境
- 运动规划：实现机器人动作执行
- 任务规划：支持任务分解和执行
- 多模态交互：支持机器人与环境/人类的多模态交互
- 仿真平台：提供机器人学习和测试的虚拟环境
💪 实用性强
- 收录349+篇高质量研究论文，331+个代码实现
- 按领域详细分类，便于快速定位所需资源
- 提供完整的论文链接和代码仓库地址
- 定期更新维护，紧跟研究前沿进展
👥 适合人群
- 具身AI领域的研究者：快速了解领域最新进展
- 机器人开发者：获取实用的代码实现和解决方案
- 对AI+机器人感兴趣的学生：系统性地学习相关知识
- 想要了解前沿技术的工程师：掌握最新技术动态
🛠️ 如何使用
- 访问项目主页：https://github.com/GlimmerLab/Awesome-Embodied-AI
- 根据研究兴趣选择相应分类
- 查看论文和代码实现
- Star项目以获取更新
🤝 参与贡献
欢迎所有形式的贡献：
- 提交新的研究论文和代码实现
- 改进项目结构和分类
- 添加论文解读和代码注释
- 修正错误和更新链接
- 分享使用经验和建议
🌈 项目愿景
我们希望这个项目能够：
- 降低具身AI研究的入门门槛
- 促进学术交流和知识共享
- 推动领域发展和技术创新
- 建立具身AI领域的知识体系
💝 写在最后：如果你觉得这个项目对你有帮助，欢迎给个Star支持！也欢迎在评论区分享你的使用体验和建议，让我们一起把这个项目做得更好！
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