人形機器人領（lǐng）域目前有（yǒu）許多優（yōu）秀的開源框（kuàng）架，涵蓋了仿真環境、運動控製、感知（zhī）與導航以及整機軟硬（yìng）件（jiàn）等不同層麵。
以下是（shì）截至2025年，人形機器人領域最主流、最具影響力的開源框架整理：
1. 仿真與具身智能平台（tái）
a) NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab
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簡介： 基於NVIDIA Omniverse平台構建，是目前人形機（jī）器人仿真訓練的事實標準。它不僅提供（gòng）高度逼真的物理仿真和光線渲染，還提供了用於生成合成數據的工具。
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特點： 支持域隨機化、強化學習（Isaac Lab）、以及機（jī）器人基礎模型（如Project GR00T）的開發和測試。
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適用場景： 數據合成、強化學習訓練、數字孿生。
b) MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact)
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簡介： 由DeepMind維護並開源的物理引擎，以其快速、準（zhǔn）確的多關節接觸動力學（xué）計算（suàn）而聞名。
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特點： 最初由華盛頓大學開發，現已被（bèi）廣（guǎng）泛用於運動生成和控製算法（fǎ）的研究。雖然最初不是專門為人形設計，但已成為人形運動控製研究的常用平台。
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適用場景： 運動控製算法開發、最優控製、強化（huà）學習。
c) PyBullet / Bullet
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簡介： 另一個廣泛使用的（de）開源物理引擎，集成了渲染和碰撞檢測。
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特點： 與Python深度集成，易於上手，常用於機器（qì）人學的教學和（hé）快速原型驗證。
2. 整機軟硬件開源平台
a) Unitree H1 (宇樹科技)
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簡介： 宇樹（shù）科技的H1機器人雖然是商（shāng）業產品，但宇樹提（tí）供了較為開放的接口和部分開源（yuán）代碼庫。
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特點： 開（kāi）發者可以（yǐ）通過其SDK進行二次開發（fā），接入ROS（機器人操作係統），並且（qiě）其（qí）底層控（kòng）製算法有一定參考價值。目前是學術界和工業界使用率很高的硬件平（píng）台。
b) Solo 8 / Solo 12
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簡介： 由法國CNRS（法國國家科學研究中心（xīn））和LAAS實驗室開發的完全開源的模塊化四足（zú）/雙足機器人。Solo 12 是雙足版本。
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特（tè）點： 這是一個完全開源的硬件項（xiàng）目，包括機械結構圖紙（CAD）、電路設計和軟件代碼都可以（yǐ）從GitHub上（shàng）獲取。成本相對較低，非常適合學術研究機構進行運動算法的底層開（kāi）發。
c) OpenRobotix / ergoCub
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簡介： 由意大利理工學院（IIT，Istituto Italiano di Tecnologia）主導（dǎo）的項目（mù），是iCub人形（xíng）機器人的開源演進版本。
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特點（diǎn）： iCub 是一個高度（dù）複雜的、用於認知發展研究的人形機器人，其軟件棧（YARP 框架）和部分硬件（jiàn）設計是開源的（de）。ergoCub 是其更注（zhù）重工業（yè）應用和輕量化（huà）的版本。
d) ODrive
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簡介（jiè）： 雖然這是一個通用的高性能伺服（fú）驅動器項目，但（dàn）它是DIY人形機器（qì）人（rén）領域的關鍵組成部分。許多自（zì）製人形機器人的開發者都使用ODrive來控製無（wú）刷電機。
3. 操作係統與中間件
a) ROS 2 (Robot Operating System 2)
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簡介： 幾乎所有人形機器（qì）人的上層（céng）軟件都基於ROS 2構建。它提供了硬件抽象、設備驅動、庫函數、可視（shì）化工具、消息傳遞和包（bāo）管理等基礎服務。
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關鍵組件：
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MoveIt 2： 用於（yú）運動規劃、操作控製、3D感知的運動規劃（huá）框架。
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Navigation 2： 用於移動機器人（包括雙足機器人的底盤（pán）移動）的導航堆棧。
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ROS 2 Control： 用於機器人實時控製的框架，管理控（kòng）製（zhì）器和硬件接口（kǒu）。
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b) MCAP Robotics 中間件（jiàn）
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簡（jiǎn）介： 雖（suī）然這不是一個控製（zhì）框架，但它是用於記錄和（hé）共享機器人數據（日誌）的（de）開源格式，在機器人社區中越來越流行，類似於（yú）機器人領域的“視頻文件”格式。
4. 控製與運動生成框架
a) OCS2 (Optimal Control for Switched Systems)
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簡介： 由蘇（sū）黎世聯邦理（lǐ）工學（xué）院（ETH Zurich）開源（yuán）的優化控製（zhì）工具箱。
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特點： 支持模型預測控製（MPC，Model Predictive Control）和（hé）全身體控製（WBC，Whole-Body Control），是許多先進（jìn）四足和人形（xíng）機器人運動控製算法的核心。ANYbotics的ANYmal機（jī）器人就使用了類似（sì）的技術棧。
b) Crocoddyl
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簡介（jiè）： 一個高效（xiào）的接觸型機器人微分動態規劃庫，專注於（yú）通過（guò）接觸進行運動規劃和控（kòng）製，由LAAS-CNRS開發（fā）。
c) Pinocchio
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簡介： 一個高效的剛體動力學計算庫，用於機器人動力學、運動學和碰（pèng）撞計算。它是Crocoddyl和OCS2等控製框架的基礎依賴庫。
d) CHONV (Centroidal-Humanoid-Newton-Vauban)
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簡介： 由Gepetto團隊（LAAS-CNRS）開（kāi）發的基（jī）於（yú）微分動態規劃（DDP，Differential Dynamic Programming）的行走模式生成器。
5. 感知與導航
a) ORB-SLAM 3 / VINS-Fusion
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簡介： 用於人形機（jī）器人的視覺同步定位與地圖構建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）係統。人形機器人在未知環境中行走需要實時定位，這些（xiē）框架提供了基於視覺（jiào）/慣性的定位方案。
b) Fastsam / GroundingDINO / SAM (Segment Anything Model)
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簡介： 隨著具身智能的發（fā）展，結合大模型的物體檢測和分割框架被（bèi）廣泛用於人形機器人，幫助機器（qì）人理（lǐ）解（jiě）它（tā）所處的環境。
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