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23
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学习时长
10周/建议每周至少6小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
- 第1章: 机器人抓取与操作介绍
- 第1节: 课程介绍
- 第2节: 机器人运动规划控制方法介绍
- 第3节: 机器人传感器和视觉介绍
- 第4节: 机器人学习方法介绍
- 第5节: 实践工具
- 第6节: Project1：ACT with GalaXea机械臂A1
- 第2章: 经典规划控制方法
- 第1节: 规划算法
- 第2节: 轨迹生成与优化
- 第3节: 控制算法
- 第4节: 抓取方法
- 第5节: 使用案例
- 第6节: Project 2 ：基于RRT算法的GalaXea A1机械臂路径规划
- 第3章: 机器人视觉方法
- 第1节: 传感器和标定介绍
- 第2节: 视觉图像和神经网络+3D感知和点云处理
- 第3节: 3D位姿估计-机器人场景
- 第4章: 基于深度学习的抓取
- 第1节: 2D平面抓取
- 第2节: 6DoF Grasping
- 第3节: Other Applications
- 第4节: Project3：PoseCNN
- 第5章: 模仿学习
- 第1节: Intro and BC
- 第2节: Interactive IL
- 第3节: Inverse RL
- 第4节: IL with Sequence Information
- 第5节: Generative model for IL
- 第6节: Project4：基于深度学习的机器人抓取
- 第6章: 强化学习方法
- 第1节: 强化学习简介
- 第2节: Q learning
- 第3节: Policy Learning
- 第4节: Actor-Critic
- 第5节: Offline RL and Inverse RL
- 第6节: Other Methods and Discussions
- 第7章: 具身智能：VLM与VLA模型（3次课）
- 第1节: Introduction
- 第2节: Transformers and Generative Model
- 第3节: ACT & Variants, Diffusion Policy
- 第4节: VLM&LLM for Planning
- 第5节: VLA: RT1, RT2, Octo and OpenVLA
- 第6节: VLA: RDT, Pi0 and Others
- 第7节: Dataset and Benchmark
- 第8节: Others & Summary
- 第8章: 工程经验和总结展望
- 第1节: 后处理&传统方法优化
- 第2节: 总结&展望
