foothold-prediction-model

让机器人提前看清脚下，走复杂地形更稳

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 111
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源研究代码，免费使用

项目预览

foothold-prediction-model 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类行业应用
开发团队leggedrobotics
官网地址https://leggedrobotics.github.io/watch-your-step
GitHubhttps://github.com/leggedrobotics/foothold-prediction-model
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源研究代码，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型humanoid,isaaclab,legged-robots,locomotion,perception,reinforcement-learning,robotics,sim2real,unitree-g1
GitHub 星标★ 111
上线时间2026-10-14 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积17.5 MB
本站数据更新2026-10-31
维护状态较活跃
收录时间2026-10-31
浏览次数0

项目介绍

该项目是论文《Watch Your Step: Anticipated Perception for Humanoid Locomotion》的官方代码，面向人形机器人行走控制。它要解决的核心问题是：人形机器人在复杂地形上行走时，仅靠当前视觉感知难以及时判断落脚点是否安全，容易踩空或失稳。项目在 IsaacLab 仿真环境中训练一个落脚点预测模型，让机器人提前预判前方可落脚区域，并把预测结果融入强化学习运动策略，从而提升行走的稳定性与通过性。代码覆盖仿真训练流程，目标机型为 Unitree G1 人形机器人，并考虑 sim2real 迁移。核心能力包括：基于感知的落脚点预测、与运动策略的联合训练、面向人形机器人的仿真到现实部署验证。适合机器人学习研究者复现论文、二次开发感知与运动耦合算法。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 111

核心亮点

  • 提供论文完整训练代码，落脚点预测与运动策略耦合的实现可直接复现
  • 基于 IsaacLab 仿真，训练流程与 Unitree G1 机型配置明确
  • 考虑 sim2real 迁移，对真实人形机器人部署有参考价值

不足之处

  • 早期项目星标少，社区生态与问题反馈积累有限
  • 依赖 IsaacLab 与特定硬件配置，环境搭建门槛较高
  • 缺少开箱即用的预训练权重与详细部署文档说明

适用场景

  • 人形机器人复杂地形行走研究
  • 感知与强化学习运动控制联合训练
  • 论文算法复现与二次开发

替代项目

legged_gym、isaacgym、humanoid-gym

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