{"id":51008379,"url":"https://github.com/eberess/gero","last_synced_at":"2026-06-20T23:30:56.727Z","repository":{"id":343211567,"uuid":"1176717962","full_name":"eberess/gero","owner":"eberess","description":"Système de contrôle et d'IA pour le robot Unitree G1 Edu optimisé pour l'accueil et la sûreté.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-06-19T13:49:43.000Z","size":273,"stargazers_count":2,"open_issues_count":1,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-06-19T14:29:26.002Z","etag":null,"topics":["ai-vision","humanoid","mujoco","python-sdk","robotics","unitree-g1"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/eberess.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":"CONTRIBUTING.md","funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":"CODE_OF_CONDUCT.md","threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":"SECURITY.md","support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":"NOTICE","maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2026-03-09T09:56:57.000Z","updated_at":"2026-06-19T13:49:47.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/eberess/gero","commit_stats":null,"previous_names":["eberess/gero"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/eberess/gero","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/eberess%2Fgero","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/eberess%2Fgero/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/eberess%2Fgero/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/eberess%2Fgero/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/eberess","download_url":"https://codeload.github.com/eberess/gero/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/eberess%2Fgero/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34589204,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-20T02:00:06.407Z","response_time":98,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["ai-vision","humanoid","mujoco","python-sdk","robotics","unitree-g1"],"created_at":"2026-06-20T23:30:56.661Z","updated_at":"2026-06-20T23:30:56.714Z","avatar_url":"https://github.com/eberess.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Project GERO\n\n[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)\n[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)\n[![Code Style: Black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black)\n[![Documentation](https://img.shields.io/badge/docs-Wiki-brightgreen.svg)](https://github.com/eberess/GERO/wiki)\n\n\u003e **Humanoid Intelligence for Complex Environment Navigation \u0026 Interaction.**\n\nGERO (Ground Expert Robot Operator) est un projet de R\u0026D axé sur le déploiement opérationnel du robot **Unitree G1 Edu**. L'objectif est de pousser les limites de l'interaction humain-robot (HRI), de la vision par ordinateur en milieu dense et de la manipulation tactile fine.\n\n---\n\n## Table des Matières\n\n1. [Vision du Projet](#-vision-du-projet)\n2. [Stack Technique](#-stack-technique)\n3. [Architecture Logicielle](#-architecture-logicielle)\n4. [Feuille de Route (Roadmap)](#-feuille-de-route-roadmap)\n5. [Structure du Dépôt](#-structure-du-dépôt)\n6. [Installation \u0026 Usage](#-installation-usage)\n\n---\n\n## Vision du Projet\nDévelopper une couche logicielle robuste permettant à un robot humanoïde de :\n* **Percevoir :** Analyse sémantique de l'espace et reconnaissance de flux.\n* **Interagir :** Communication multimodale (audio/visuel) et retour tactile.\n* **Opérer :** Navigation autonome sécurisée dans des zones à haute densité de passage.\n\n## Stack Technique\n* **Hardware :** Unitree G1 Edu (U6 High-Performance 100 TOPS).\n* **Physique \u0026 Simulation :** MuJoCo (pour la validation des algorithmes de marche et d'interaction).\n* **Communication :** DDS (Data Distribution Service) via Unitree SDK 2.\n* **IA :** Architecture modulaire pour l'intégration de LLM et de Vision Transformers.\n\n## Architecture Logicielle\nLe projet GERO repose sur une architecture découplée pour garantir la sécurité et la performance temps-réel :\n* **Layer 1 (Perception) :** Traitement des flux LiDAR et caméras via Vision Transformers.\n* **Layer 2 (Decision) :** Moteur logique gérant les états de mission et l'interaction HRI.\n* **Layer 3 (Control) :** Interface avec `unitree_sdk2` pour la conversion des commandes en mouvements fluides.\n\n## Feuille de Route (Roadmap)\n- [ ] **Phase 1 : Simulation (Digital Twin)** : Intégration complète du modèle URDF G1 dans MuJoCo.\n- [ ] **Phase 2 : Perception Lab** : Développement des algorithmes de détection d'objets en zones denses.\n- [ ] **Phase 3 : HRI \u0026 Tactile** : Implémentation du feedback des mains U6 et synthèse vocale.\n- [ ] **Phase 4 : Field Tests** : Déploiement en environnement contrôlé (Lab-scale).\n\n## Installation \u0026 Usage (Quickstart)\n\n*Note : L'environnement est entièrement conteneurisé.*\n\n```bash\n# Clone le dépôt\ngit clone git@github.com:eberess/gero.git\n\n# Build de l'environnement Lab (Docker)\ndocker build -t gero-lab:latest .\n```\n\n## Structure du Dépôt\n* `/docs` : Spécifications techniques et Wiki.\n* `/simulation` : Environnements virtuels et \"Digital Twin\" du G1.\n* `/src` : Modules de perception, décision et contrôle.\n* `/scripts` : Utilitaires de déploiement et Dockerisation.\n\n## Sécurité et Confidentialité\nCe projet suit des protocoles de sécurité stricts. Aucun identifiant réseau ou donnée de capture réelle ne doit être stocké sur ce dépôt public. Référez-vous au fichier `.gitignore` et aux templates de configuration.\n\n\u003e ### Éthique et Conformité\n\u003e Le projet GERO est développé dans le respect des directives éthiques sur l'IA et la robotique. Les algorithmes de vision sont conçus pour garantir l'anonymat dans les espaces publics (traitement on-device, aucune conservation de données biométriques).\n\n---\n*Ceci est un projet de recherche indépendant. Les mentions de partenaires tiers sont soumises à accord préalable.*\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Feberess%2Fgero","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Feberess%2Fgero","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Feberess%2Fgero/lists"}