课程价格 ：
¥899.00
剩余名额
0
-
学习时长
10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
每章节设计作业/助教及时批改评优
-
课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
课程价格：
￥899.00
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
- 1-2：【资料】推荐论文合集
- 第1章: 机器人抓取与操作介绍
- 2：【课件】机器人抓取与操作介绍
- 第1节: 课程介绍
- 3：【视频】课程大纲和介绍
- 第2节: 机器人运动规划控制方法介绍
- 4：【视频】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
- 5：【视频】机器人传感器和视觉介绍
- 第4节: 机器人学习方法介绍
- 6：【视频】机器人学习方法介绍
- 第5节: 实践工具
- 7：【视频】实践工具与总结
- 第6节: 第一章作业
- 8-1：作业说明文档
- 8-2：【作业】Project1：使用 ACT 在 MuJoCo 中训练机械臂完成抓取任务
- 8-3：作业代码文件
- 第2章: 经典规划控制方法
- 第1节: 规划算法
- 9：【课件】 经典的规划方法
- 10：【视频】规划算法
- 11：【视频】基于树结构的方法
- 12：【视频】基于图结构的方法
- 13：【视频】规划算法的扩展
- 14：【视频】轨迹生成
- 15：【视频】轨迹优化，插值，样条曲线
- 第2节: 控制算法
- 16：【课件】 控制算法介绍
- 17：【视频】控制算法简介
- 第3节: 抓取方法
- 18：【课件】操作与抓取算法
- 19：【视频】操作与抓取的传统方法
- 第4节: 使用案例
- 20：【课件】机器人应用案例
- 21：【视频】机器人实用案例讨论
- 第5节: Project2：基于RRT算法的机械臂路径规划
- 22-1：作业说明文档
- 22-2：本章作业
- 22-3：作业代码文件
- 第3章: 机器人视觉方法
- 第1节: 传感器和标定介绍
- 23：【课件】L3-1机器人视觉方法
- 24：【视频】传感器
- 第2节: 视觉图像和神经网络+3D感知和点云处理
- 25：【课件】L3-2神经网络，2D和3D图像处理
- 26：【视频】神经网络，2D和3D图像处理
- 第3节: 3D位姿估计-机器人场景
- 27：【视频】位姿估计
- 第4节: Project3：PoseCNN
- 28-1：作业说明文档
- 28-2：【作业】Project3
- 28-3：Project3.zip
- 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: Project4：基于深度学习的机器人抓取
- 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
- 第9章: 直播答疑汇总
- 29：【直播回放】直播答疑交流06期12.29
