Blog

Phần 2/11

SimpleVLA-RL (2): Kiến trúc & Thuật toán

Phần 3/11

SimpleVLA-RL (3): Setup & Training

Phần 4/11

SimpleVLA-RL (4): Kết quả & Bài học

Phần 5/11

SimpleVLA-RL (5): So sánh với LeRobot

Phần 6/11

SimpleVLA-RL (6): OpenArm — Phân tích Lộ trình

Phần 7/11

SimpleVLA-RL (7): Collect Data cho OpenArm

Phần 8/11

SimpleVLA-RL (8): Train & Deploy trên OpenArm

Phần 9/11

SimpleVLA-RL (9): OpenArm Simulation & Data

18 phút đọc

Phần 10/11

SimpleVLA-RL (10): SFT & RL Training cho OpenArm

Phần 11/11

SimpleVLA-RL (11): Sim-to-Real cho OpenArm

17 phút đọc

Psi0 Hands On

· 6 phần

Phần 1/6

Ψ₀ Hands-On (1): Tổng quan & Ý tưởng

Phần 2/6

Ψ₀ Hands-On (2): Kiến trúc 3 tầng

Phần 3/6

Ψ₀ Hands-On (3): Data Recipe & Pipeline

Phần 4/6

Ψ₀ Hands-On (4): Setup & Training Pipeline

Phần 5/6

Ψ₀ Hands-On (5): Inference & Evaluation

Phần 6/6

Ψ₀ Hands-On (6): Ablation & Bài học rút ra

RL Locomotion cho Humanoid Robot

· 10 phần

Phần 1/10

RL Locomotion cho Humanoid: Cơ bản và Environment Setup

Phần 2/10

Reward Engineering cho Bipedal Walking: Nghệ thuật thiết kế reward

Phần 3/10

Unitree G1: Train Walking Policy từ Scratch trong Isaac Lab

Phần 4/10

Unitree G1: Terrain Adaptation và Robust Walking

Phần 5/10

Unitree H1: Full-size Humanoid Locomotion Training

Phần 6/10

Unitree H1: Running, Turning và Dynamic Motions

Phần 7/10

Unitree H1-2: Enhanced Locomotion với New Hardware

Phần 8/10

Loco-Manipulation: Walking trong khi bê và thao tác vật thể

Phần 9/10

Humanoid Parkour: Jumping, Climbing và Obstacle Course

Phần 10/10

Sim-to-Real cho Humanoid: Deployment Best Practices

RL cho Robot Manipulation

· 8 phần

Phần 1/8

RL cho Manipulation: MDP, Reward Design và Environment Setup

Phần 2/8

Grasping với RL: Stable Grasp và Object Variety

Phần 3/8

Force Control bằng RL: Giữ cốc nước thăng bằng

Phần 4/8

Pick-and-Place chính xác: Position và Orientation Control

Phần 5/8

Bê và vận chuyển vật thể: Ổn định trong di chuyển

Phần 6/8

Contact-Rich Manipulation: Assembly, Insertion và Peg-in-Hole

Phần 7/8

Tool Use: Robot học sử dụng dụng cụ bằng RL

Phần 8/8

Multi-Step Manipulation: Curriculum Learning cho Long-Horizon

Điều Khiển Truyền Thống cho Robot Arm

· 8 phần

Phần 1/8

Kinematics và Dynamics cơ bản cho điều khiển Robot Arm

Phần 2/8

Các loại Trajectory: Joint Space vs Cartesian Space Planning

Phần 3/8

MoveJ và MoveL: Joint Motion và Linear Motion chi tiết

Phần 4/8

MoveC và Circular Motion: Arc, Helix và Orbital Paths

Phần 5/8

Velocity Blending: Smooth Transitions giữa các Motion Segments

Phần 6/8

Motion Profiles: Trapezoidal, S-Curve và Polynomial Trajectories

Phần 7/8

Advanced Trajectories: Spline, B-Spline và Time-Optimal Planning

Phần 8/8

Integration: ROS 2 MoveIt2, URScript và Real Robot Deploy

Simulation cho Robotics

· 6 phần

Phần 1/6

Simulation cho Robotics: MuJoCo vs Isaac Sim vs Gazebo

Phần 2/6

Bắt đầu với MuJoCo: Cài đặt đến mô phỏng robot đầu tiên

Phần 3/6

NVIDIA Isaac Lab: GPU-accelerated RL training từ zero

Phần 4/6

Domain Randomization: Chìa khóa Sim-to-Real Transfer

Phần 5/6

Sim-to-Real Pipeline: Từ training đến robot thật

15 phút đọc

Phần 6/6

Digital Twins và ROS 2: Simulation trong sản xuất

ROS 2 từ A đến Z

· 4 phần

Phần 1/4

ROS 2 từ A đến Z (Phần 1): Cài đặt và Node đầu tiên

Phần 2/4

ROS 2 từ A đến Z (Phần 2): Topics, Services và Actions

Phần 3/4

ROS 2 từ A đến Z (Phần 3): Nav2 — Robot tự hành đầu tiên

Phần 4/4

ROS 2 từ A đến Z (Phần 4): ros2_control và Hardware

AI cho Robot

· 7 phần

Phần 1/7

RL cho Robotics: PPO, SAC và cách chọn algorithm

Phần 2/7

Imitation Learning: BC, DAgger và DAPG cho robot

Phần 3/7

Action Chunking Transformers (ACT): Kiến trúc chi tiết

Phần 4/7

Diffusion Policy: Cách mạng robot manipulation

Phần 5/7

VLA Models: RT-2 → Octo → OpenVLA → π0

Phần 6/7

SpatialVLA: 3D understanding cho robot manipulation

Phần 7/7

Hands-on: Fine-tune OpenVLA với LeRobot

Robot Manipulation Masterclass

· 7 phần

Phần 1/7

Robot Grasping 101: Analytical đến learning-based

Phần 2/7

Imitation Learning cho Manipulation: BC, DAgger, ACT

Phần 3/7

Diffusion Policy thực hành: Từ lý thuyết đến code

Phần 4/7

VLA cho Manipulation: RT-2, Octo, pi0 thực tế

Phần 5/7

Dexterous Manipulation: Thao tác bàn tay robot

Phần 6/7

Bimanual Manipulation: Dạy robot dùng 2 tay

Phần 7/7

Xây dựng hệ thống manipulation với LeRobot

Locomotion từ Zero đến Hero

· 7 phần

Phần 1/7

Locomotion cơ bản: Từ ZMP đến CPG

Phần 2/7

RL cho Locomotion: PPO, reward shaping và curriculum

Phần 3/7

Quadruped Locomotion: legged_gym đến Unitree Go2

Phần 4/7

Walk These Ways: Adaptive locomotion một policy

Phần 5/7

Robot Parkour: Nhảy, leo cầu thang bằng RL

Phần 6/7

Bipedal Walking: Điều khiển robot 2 chân bằng RL

Phần 7/7

Sim-to-Real cho Locomotion: Thực tế và kinh nghiệm

Humanoid Robot Engineering

· 6 phần

Phần 1/6

Humanoid Robots 2026: Toàn cảnh các nền tảng

Phần 2/6

Humanoid control cơ bản: IK đến task-space control

Phần 3/6

Whole-Body MPC: Điều khiển toàn thân real-time

Phần 4/6

RL cho Humanoid: Humanoid-Gym đến sim2real

Phần 5/6

Loco-Manipulation: Robot vừa đi vừa thao tác

Phần 6/6

Tương lai Humanoid: Cơ hội cho kỹ sư robotics

Navigation hiện đại

· 5 phần

Phần 1/5

SLAM từ A đến Z: LiDAR, Visual và cách robot định vị

Phần 2/5

ROS 2 Nav2: Navigation hoàn chỉnh cho AMR

Phần 3/5

Learning-based Navigation: GNM, ViNT và NoMaD

Phần 4/5

Vision-Language Navigation: Robot đi theo chỉ dẫn

Phần 5/5

Outdoor Navigation và Multi-Robot Coordination

Support VnRobo

If these tutorials helped you, consider buying me a coffee!

Buy me a coffee

lerobotmultitask-ditdiffusion-policycliptext-conditioning

Multitask DiT Policy LeRobot v0.5: 1 model nhiều task

Hướng dẫn Multitask DiT Policy của LeRobot v0.5: train 1 policy cho nhiều task với CLIP text-conditioning, code open-source HuggingFace, deploy SO-100/SO-101.

18/5/202610 phút đọc

Nghiên cứu

vlafoundation-modelaction-manifoldamap-cvlabalibaba

ABot-M0: VLA Foundation Model với Action Manifold

Hướng dẫn ABot-M0 từ AMAP CVLab Alibaba: VLA train trên 6M+ trajectories, predict clean actions thay vì noise, code + weights open-source.

15/5/202610 phút đọc

vlavla-adapteropenhelixliberoqwen2.5

VLA-Adapter: Train VLA 0.5B với 9.6GB VRAM, 99.2% LIBERO

Hướng dẫn VLA-Adapter từ OpenHelix — train VLA 0.5B trên GPU consumer 8 giờ, đạt SOTA LIBERO, deploy thật trên Franka/UR-5.

13/5/202610 phút đọc

wholebodyvlavlahumanoidloco-manipulationiclr-2026

WholeBodyVLA Tutorial: Teleop → Train → Deploy Humanoid

ICLR 2026 — pipeline thực chiến từ thu thập teleop, train unified latent VLA đến deploy whole-body loco-manipulation trên AgiBot X2.

11/5/202611 phút đọc

ark-frameworkpythonimitation-learningactdiffusion-policy

Ark v1.5: Python Framework cho Robot Learning sim-to-real

Hướng dẫn chi tiết Ark v1.5 — Python framework open-source train ACT + Diffusion Policy seamless giữa sim và robot thật, native ROS, Gym-style API.

8/5/202610 phút đọc

humanoidisaac-gymreinforcement-learningsim2realbooster-t1

Booster Gym ICRA 2026: Train Humanoid T1 Sim-to-Real với Isaac Gym

Hướng dẫn chi tiết Booster Gym — RL framework end-to-end open-source train humanoid Booster T1 walking từ teleop đến deploy thực tế.

6/5/202611 phút đọc

vlanvidianvlabsqwen2.5-vllibero

VLA-0: Train VLA Đỉnh Cao Không Cần Sửa Kiến Trúc

NVIDIA NVlabs chứng minh: action as text đạt 94.7% trên LIBERO, vượt pi_0 và GR00T-N1 mà không cần sửa kiến trúc — chỉ với Qwen2.5-VL-3B.

4/5/202613 phút đọc

rdt2foundation-modelbimanualumimanipulation

RDT2: Foundation Model Zero-Shot Cross-Embodiment cho Bimanual UR5e/Franka

Hướng dẫn chi tiết RDT2 từ THU-ML — foundation model zero-shot deploy cho bimanual UR5e và Franka, với code open-source.

1/5/20269 phút đọc

so-101isaac-lablerobotsim-to-realmanipulation

Hướng dẫn SO-101 sim-to-real với Isaac Lab & LeRobot

Từng bước train cánh tay SO-101 trong NVIDIA Isaac Lab, thu thập dữ liệu teleop, fine-tune GR00T N1.5, và deploy policy lên robot thực tế.

29/4/202612 phút đọc

isaac-labsim2realwheeled-robotreinforcement-learningrc-car

Wheeled Lab: train RC car drift sim-to-real với Isaac Lab

Hướng dẫn chi tiết Wheeled Lab — open-source ecosystem cho phép train RC car drift, leo dốc, visual nav trong Isaac Lab và deploy thẳng ra phần cứng thật, chi p

27/4/202610 phút đọc

humanoidreinforcement-learningsacworld-modelmujoco-playground

LIFT humanoid ICLR 2026: pretrain SAC + world model finetune

Reproduce LIFT ICLR 2026: pretrain SAC trong MuJoCo Playground rồi sim2sim finetune world model trên Brax cho Booster T1, Unitree G1.

24/4/202612 phút đọc