Inicio Proyectos walk-these-ways-go2
walk-these-ways-go2
C++

walk-these-ways-go2

Desplegar el proyecto walk-these-ways en Unitree Go2

por Teddy-Liao · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
go2isaacreinforcement-learningMITC++
Ver en GitHub
En palabras simples

Entrena y despliega un robot para caminar y navegar en entornos del mundo real.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
walk-these-ways-go2 — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
609608
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue walk-these-ways-go2

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Desplegar el proyecto walk-these-ways en Unitree Go2

walk-these-ways-go2 tiene 608 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 70 veces. walk-these-ways-go2 está escrito principalmente en C++. Se desarrolla activamente desde 2024. walk-these-ways-go2 está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: go2, isaac, reinforcement-learning, robotics.

Frequently asked questions

¿Qué es walk-these-ways-go2?

Desplegar el proyecto walk-these-ways en Unitree Go2

¿walk-these-ways-go2 es de código abierto?

walk-these-ways-go2 es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿walk-these-ways-go2 es gratis?

Sí. walk-these-ways-go2 es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está walk-these-ways-go2?

walk-these-ways-go2 está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito walk-these-ways-go2?

walk-these-ways-go2 está escrito principalmente en C++.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — walk-these-ways-go2

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=teddy-liao-walk-these-ways-go2)](https://olud.ai/project/teddy-liao-walk-these-ways-go2.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con
FlashSAC
FlashSAC: Aprendizaje por Refuerzo Off-Policy Rápido y Estable para Control de Robots de Alta D…
334 · reinforcement-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
agibot_x1_train
El código de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para AgiBot X1.
1.7k · open-source
comparteroboticsreinforcement-learning
OmniDrones
563 · reinforcement-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
dreamer
Sueño para Controlar: Aprendiendo Comportamientos mediante Imaginación Latente
617 · artificial-intelligence
comparteroboticsreinforcement-learning
daydreamer
DayDreamer: Modelos Mundiales para Aprendizaje de Robots Físicos
450 · reinforcement-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
ASAP
[RSS 2025] "ASAP: Alineando la Simulación y la Física del Mundo Real para Aprender Habilidades…
2.1k · humanoid
comparteroboticsreinforcement-learning
tdmpc2
Código para "TD-MPC2: Modelos del mundo escalables y robustos para control continuo"
893 · reinforcement-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
Deep-Reinforcement-Learning-Survey
Mi Exploración sobre la Encuesta de Aprendizaje por Refuerzo Profundo
432 · deep-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
RoboVerse
RoboVerse: Hacia una plataforma unificada, conjunto de datos y referencia para el aprendizaje d…
1.8k · imitation-learning
comparteroboticsreinforcement-learning
awesome-legged-locomotion-learning
Una lista curada de recursos relevantes para el aprendizaje de locomoción con patas en robótica…
482 · awesome
comparteroboticsreinforcement-learning

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.