课程价格 ：
¥999.00
剩余名额
0
-
学习时长
8周/建议每周至少6小时
-
答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
-
作业批改
课程配有作业/助教1V1批改
-
课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
课程价格：
￥999.00
预约下一期 *课程已报满，可预约下一期
支持花呗分期
*课程已报满，可预约下一期
- 1-1：开班典礼PPT
- 1-2：【文档】课程预习资料
- 第1章: 人形机器人技术发展现状与课程介绍
- 2：【课件】第一章讲义：人形机器人技术发展现状与课程介绍
- 第1节: 人形机器人发展历史
- 3：【视频】人形机器人发展历史
- 第2节: 人形机器人的算法研究现状
- 4：【视频】人形机器人的算法研究现状
- 第3节: G1 人形机器人的硬件组成
- 免费 5：【视频】人形机器人的硬件组成
- 第4节: 人形机器人的软件系统
- 免费 6：【视频】人形机器人的软件系统
- 第5节: 课程项目安排及仿真运控系统简介
- 7：【视频】课程项目安排及仿真运控系统简介
- 第6节: 本章作业
- 8：【视频】本章作业视频
- 9：【视频】代码讲解：G1仿真和运控实现
- 10-1：作业代码文件
- 10-2：第一章作业：G1 机器人仿真环境搭建与运动控制
- 10-3：作业说明文档
- 10-4：作业思路讲解
- 第2章: 基于强化学习的人形机器人行走控制
- 11：【课件】第二章讲义：人形机器人的行走控制
- 第1节: 人形机器人双足行走的理论基础
- 12：【视频】人形机器人双足行走的理论基础
- 第2节: 强化学习原理与PPO算法
- 13：【视频】强化学习原理与PPO算法
- 第3节: 人形机器人双足行走的强化学习训练
- 14：【视频】人形机器人双足行走的强化学习训练
- 15：【视频】强化学习训练配置文件代码讲解
- 第4节: 人形机器人双足行走 Sim2Real 演示
- 16：【视频】人形机器人双足行走 Sim2Real
- 第5节: 本章作业
- 17：【视频】本章作业视频
- 18-1：作业说明文档
- 18-2：【作业】第二章作业：训练 G1 人形机器人行走控制强化学习模型
- 18-3：作业思路讲解文件
- 18-4：作业思路讲解视频
- 第3章: 基于Lidar的人形机器人建图与定位
- 19：【课件】人形机器人的建图与定位
- 第1节: 定位与建图方案与硬件简介
- 20：【视频】建图定位方案与硬件简介
- 第2节: 基于激光雷达的建图方案
- 21：【视频】基于激光雷达的建图方案
- 第3节: 基于激光雷达的定位方案
- 22：【视频】基于激光雷达的定位方案
- 第4节: 基于里程计和Lidar的融合定位
- 23：【视频】基于里程计和Lidar的融合定位
- 第5节: 本章作业
- 24：【视频】作业视频
- 25-1：作业说明文档
- 25-2：【作业】第三章作业：宇树 G1 人形机器人激光雷达建图与定位
- 25-3：作业思路讲解文件
- 25-4：作业思路讲解视频
- 第4章: 人形机器人的全局路径规划与局部避障
- 26：【课件】 全局路径规划与局部避障
- 第1节: 动态障碍物去除与2D导航图制作
- 27：【视频】动态障碍物去除与2D导航图制作
- 第2节: 基于A*的全局路径规划
- 28：【视频】基于A*的全局路径规划
- 第3节: 基于DWA的局部路径规划
- 29：【视频】基于DWA的局部路径规划
- 第4节: 路径规划在仿真环境的实践
- 30：【视频】路径规划在仿真环境的实践
- 第5节: 本章作业
- 31：【视频】本章作业：基于A和DWA的路径规划与避障
- 32：【视频】代码讲解1-仿真环境全局路径规划演示
- 33：【视频】代码讲解2-仿真环境局部路径规划演示
- 34：【视频】代码讲解3-代码流程讲解
- 35-1：作业说明文档
- 35-2：【作业】第四章作业：基于A_和DWA的路径规划与避障
- 35-3：作业思路讲解文件
- 35-4：作业思路讲解视频
- 第5章: 基于TarePlanner与FarPlanner的机器人自主探索
- 36：【课件】基于TarePlanner与FarPlanner的机器人自主探索
- 第1节: 基于TarePlanner与FarPlanner的机器人自主探索
- 37：【视频】基于TarePlanner与FarPlanner的机器人自主探索
- 38：【视频】代码讲解 开发环境与TarePlanner
- 39：【视频】代码讲解 FarPlanner
- 第2节: 本章作业
- 40：【视频】本章作业视频
- 41：【视频】作业提示 Mid Planner 启动设置
- 42：【视频】作业效果 TarePlanner 自主探索演示
- 43：【视频】作业效果 FarPlanner 自主探索演示
- 44-1：作业说明文档
- 44-2：【作业】第五章作业：仿真环境中的机器人自主探索实践
- 44-3：作业思路讲解
- 第6章: 基于RealSense的人形机器人感知系统
- 45：【课件】基于 RealSense 深度相机的人形机器人感知系统
- 第1节: RealSense深度相机简介
- 46：【视频】RealSense深度相机简介
- 第2节: YOLO系列算法原理
- 47：【视频】YOLO算法原理
- 48：【视频】Ultralytics_YOLO开源简介
- 第3节: 足球场仿真环境介绍
- 49：【视频】足球场仿真环境介绍
- 50：【视频】代码讲解 仿真环境加载
- 第4节: 球门和球场标线交点检测与识别
- 51：【视频】球门和球场标线交点检测与识别
- 52：【视频】代码讲解 模型训练
- 第5节: 本章作业
- 53：【视频】本章作业视频
- 54-1：作业说明文档
- 54-2：【作业】第六章作业：基于YOLO11的足球、球门、球场标线检测和识别
- 第7章: 人形机器人RoboCup仿真足球赛
- 55：【课件】视觉空间定位及RoboCup仿真足球赛
- 第1节: 感知后处理和坐标转换
- 56：【视频】感知后处理和坐标转换
- 第2节: 空间视觉定位-标线匹配
- 57：【视频】视觉空间定位-特征匹配
- 第3节: 空间视觉定位-EKF融合
- 58：【视频】视觉空间定位-EKF融合
- 第4节: 人形机器人踢足球实践
- 59：【视频】实现RoboCup踢球任务
- 60：【视频】代码讲解-RoboCup踢球任务
- 第5节: 本章作业
- 61：【视频】作业视频
- 62-1：作业说明文档
- 62-2：【作业】第七章作业：人形机器人RoboCup仿真足球赛
- 第8章: 大模型赋能人形机器人
- 第1节: 大模型赋能人形机器人的实现方式
- 第2节: 人形机器人智能语音交互系统搭建
- 第3节: VLN 核心概念与发展进程
- 第4节: NaVid 算法核心框架及实机部署演示
- 第5节: 本章作业
实践项目一：仿真环境下G1人形机器人双足运控系统搭建
Isaac Gym 强化学习模型训练
Sim2Sim Mujoco物理仿真
Sim2Real强化学习稳定行走
强化学习模型在Gazebo中部署
实践项目二：室内室外多仿真场景下，基于Lidar的仿真环境建图、定位、规划、避障、探索的全流程实践
基于Fast-LIO2算法的建图
基于NDT和GICP算法的定位
基于A*和DWA的规划与避障
TarePlanner自主探索实战
FarPlanner 自主导航实战
实践项目三：RoboCup仿真赛，基于YOLOv11的自定义类别检测识别追踪、空间视觉定位、踢足球任务实践
YOLOv11目标检测识别
视觉空间定位
人形机器人踢足球
演示项目四：大模型赋能人形机器人前沿追踪与解密
大模型语音指令控制
基于NaVid的室内端到端巡航
