DimOS快速开始从安装到首次回放机器人会话的10分钟完全教程【免费下载链接】dimosDimensional is the agentic operating system for physical space. Command humanoids, quadrupeds, drones, and other hardware platforms in natural language and build multi-agent systems that work seamlessly with physical input (cameras, lidar, actuators).项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dimo/dimosDimOS来自 Dimensional 的开源机器人大脑是一个面向物理空间的智能体操作系统你可以用自然语言指挥人形机器人、四足机器人和无人机并构建能无缝接入相机、激光雷达和执行器的多智能体系统。本教程带你完成DimOS 快速开始在 10 分钟内安装它并回放一段录制的 Unitree Go2 会话——看着机器人在办公室里实时建图、规划路径全程不需要真机也不需要 GPU。 开始前硬件要求快速核对清单在动手安装前先确认你的电脑满足以下要求完整硬件矩阵见系统要求文档项目最低要求说明操作系统Ubuntu 22.04 或 macOS 12.6两者均支持Linux 为主力测试路径Python3.12由安装脚本自动处理磁盘空间约 10 GB含依赖与回放数据内存16 GB常规笔记本即可GPU不需要仅后续感知/AI 功能才需要✅ 一句话结论任何一台近三年买的普通笔记本都能跑通本教程。 两种方法安装 DimOS推荐方法 A官方提供了两种安装方式只需选其一。详细步骤见快速开始文档。方法 A引导式安装器一条命令推荐新手安装脚本会交互式地帮你完成全部设置安装系统依赖git-lfs、portaudio 等、配置 Python 包管理器 uv、创建虚拟环境并安装 DimOScurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dimensionalOS/dimos/main/scripts/install.sh | bash脚本源码存放在 scripts/install.sh介意管道执行的话可以先阅读再运行。完成后激活脚本创建的环境直接跳到下一节运行回放。方法 B手动安装适合想逐步控制环境的用户按系统安装依赖Ubuntu 指南 或 macOS 指南用uv创建 Python 3.12 环境安装 DimOS 及本教程所需的附加组件uv venv --python 3.12 source .venv/bin/activate uv pip install dimos[base,unitree] 小贴士base附加组件提供运行时、模块、传输层和 CLIunitree则为 Go2/G1 机器人真机或回放添加 WebRTC 支持与技能按需选择可以保持安装精简。▶️ 运行第一次机器人会话回放DimOS 应用通过蓝图blueprint启动蓝图是一组可直接运行的模块打包用dimos run按名字启动。加上--replay标志就会用录制的传感器数据代替真实机器人dimos --replay run unitree-go2你应该会看到一个 Rerun 可视化窗口打开随后陆续填充进—— 机器人的第一视角相机画面☁️ 激光雷达点云️ 随着机器人在办公室中行走实时构建出的地图以及叠加在上面的规划路径⚠️ 首次回放的常见问题窗口是黑的首次运行会先下载约75 MB的录制会话数据在此之前 Rerun 窗口可能黑屏12 分钟——这是完全正常的。如果下载完成后长时间仍为黑屏请回到终端检查报错输出。到这里你就已经在录制数据上跑通了一个完整的 DimOS 导航栈SLAM 代价地图 A* 规划 接下来怎么玩三条进阶路线以下三条路线互相独立按你的目标任选其一路线命令适合谁物理仿真dimos --simulation run unitree-go2想体验活的机器人交互真实机器人设置ROBOT_IP后dimos run unitree-go2拥有 Unitree Go2 的用户LLM 智能体dimos --simulation run unitree-go2-agentic --daemon想用自然语言指挥机器人仿真路线需先安装sim附加组件uv pip install dimos[base,unitree,sim]即可在 MuJoCo 物理引擎中运行四足unitree-go2或人形unitree-g1-sim机器人。LLM 智能体路线给机器人加上了大语言模型大脑设置OPENAI_API_KEY后用一条命令就能对话式地下达指令——dimos agent-send explore the room所有机器人技能还会通过 MCP 协议对外暴露外部工具与编码智能体可直接调用dimos mcp list-tools。 更多蓝图与参考文档除了教程中的命令仓库还内置了大量可直接运行的回放与仿真蓝图四足空间记忆回放unitree-go2-memory、无人机回放drone-basic、本地 Ollama 模型智能体等完整列表见快速开始文档末尾的表格。想了解的内容去哪看全部 CLI 命令与参数CLI 参考蓝图如何组装、如何写自己的蓝图指南Ubuntu / macOS 依赖安装细节Ubuntu、macOS自然语言控制与智能体配置智能体指南10 分钟回顾核对配置 → 一条命令安装 →dimos --replay run unitree-go2→ 看机器人在可视化窗口里建图导航。现在轮到你在自己的笔记本上跑一次了。【免费下载链接】dimosDimensional is the agentic operating system for physical space. Command humanoids, quadrupeds, drones, and other hardware platforms in natural language and build multi-agent systems that work seamlessly with physical input (cameras, lidar, actuators).项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dimo/dimos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 DimOS快速开始：从安装到首次回放机器人会话的10分钟完全教程
DimOS快速开始从安装到首次回放机器人会话的10分钟完全教程【免费下载链接】dimosDimensional is the agentic operating system for physical space. Command humanoids, quadrupeds, drones, and other hardware platforms in natural language and build multi-agent systems that work seamlessly with physical input (cameras, lidar, actuators).项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dimo/dimosDimOS来自 Dimensional 的开源机器人大脑是一个面向物理空间的智能体操作系统你可以用自然语言指挥人形机器人、四足机器人和无人机并构建能无缝接入相机、激光雷达和执行器的多智能体系统。本教程带你完成DimOS 快速开始在 10 分钟内安装它并回放一段录制的 Unitree Go2 会话——看着机器人在办公室里实时建图、规划路径全程不需要真机也不需要 GPU。 开始前硬件要求快速核对清单在动手安装前先确认你的电脑满足以下要求完整硬件矩阵见系统要求文档项目最低要求说明操作系统Ubuntu 22.04 或 macOS 12.6两者均支持Linux 为主力测试路径Python3.12由安装脚本自动处理磁盘空间约 10 GB含依赖与回放数据内存16 GB常规笔记本即可GPU不需要仅后续感知/AI 功能才需要✅ 一句话结论任何一台近三年买的普通笔记本都能跑通本教程。 两种方法安装 DimOS推荐方法 A官方提供了两种安装方式只需选其一。详细步骤见快速开始文档。方法 A引导式安装器一条命令推荐新手安装脚本会交互式地帮你完成全部设置安装系统依赖git-lfs、portaudio 等、配置 Python 包管理器 uv、创建虚拟环境并安装 DimOScurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dimensionalOS/dimos/main/scripts/install.sh | bash脚本源码存放在 scripts/install.sh介意管道执行的话可以先阅读再运行。完成后激活脚本创建的环境直接跳到下一节运行回放。方法 B手动安装适合想逐步控制环境的用户按系统安装依赖Ubuntu 指南 或 macOS 指南用uv创建 Python 3.12 环境安装 DimOS 及本教程所需的附加组件uv venv --python 3.12 source .venv/bin/activate uv pip install dimos[base,unitree] 小贴士base附加组件提供运行时、模块、传输层和 CLIunitree则为 Go2/G1 机器人真机或回放添加 WebRTC 支持与技能按需选择可以保持安装精简。▶️ 运行第一次机器人会话回放DimOS 应用通过蓝图blueprint启动蓝图是一组可直接运行的模块打包用dimos run按名字启动。加上--replay标志就会用录制的传感器数据代替真实机器人dimos --replay run unitree-go2你应该会看到一个 Rerun 可视化窗口打开随后陆续填充进—— 机器人的第一视角相机画面☁️ 激光雷达点云️ 随着机器人在办公室中行走实时构建出的地图以及叠加在上面的规划路径⚠️ 首次回放的常见问题窗口是黑的首次运行会先下载约75 MB的录制会话数据在此之前 Rerun 窗口可能黑屏12 分钟——这是完全正常的。如果下载完成后长时间仍为黑屏请回到终端检查报错输出。到这里你就已经在录制数据上跑通了一个完整的 DimOS 导航栈SLAM 代价地图 A* 规划 接下来怎么玩三条进阶路线以下三条路线互相独立按你的目标任选其一路线命令适合谁物理仿真dimos --simulation run unitree-go2想体验活的机器人交互真实机器人设置ROBOT_IP后dimos run unitree-go2拥有 Unitree Go2 的用户LLM 智能体dimos --simulation run unitree-go2-agentic --daemon想用自然语言指挥机器人仿真路线需先安装sim附加组件uv pip install dimos[base,unitree,sim]即可在 MuJoCo 物理引擎中运行四足unitree-go2或人形unitree-g1-sim机器人。LLM 智能体路线给机器人加上了大语言模型大脑设置OPENAI_API_KEY后用一条命令就能对话式地下达指令——dimos agent-send explore the room所有机器人技能还会通过 MCP 协议对外暴露外部工具与编码智能体可直接调用dimos mcp list-tools。 更多蓝图与参考文档除了教程中的命令仓库还内置了大量可直接运行的回放与仿真蓝图四足空间记忆回放unitree-go2-memory、无人机回放drone-basic、本地 Ollama 模型智能体等完整列表见快速开始文档末尾的表格。想了解的内容去哪看全部 CLI 命令与参数CLI 参考蓝图如何组装、如何写自己的蓝图指南Ubuntu / macOS 依赖安装细节Ubuntu、macOS自然语言控制与智能体配置智能体指南10 分钟回顾核对配置 → 一条命令安装 →dimos --replay run unitree-go2→ 看机器人在可视化窗口里建图导航。现在轮到你在自己的笔记本上跑一次了。【免费下载链接】dimosDimensional is the agentic operating system for physical space. Command humanoids, quadrupeds, drones, and other hardware platforms in natural language and build multi-agent systems that work seamlessly with physical input (cameras, lidar, actuators).项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/dimo/dimos创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考