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学习时长
8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
课程配有作业/助教1V1批改
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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
为什么要学这门课程？
人形机器人作为人工智能、机器人、机械工程等多学科交叉的集大成者，正从实验室逐步走向规模化量产，成为全球科技竞争的核心赛道。未来，它通过模仿人类形态与行为，能够执行复杂任务，应用场景涵盖工业制造、医疗护理、家庭服务、应急救援等多个领域。
随着行业爆发式增长，人形机器人专业人才需求急剧扩大。人形机器人涉及机械设计、运动控制、AI算法、传感器技术等核心领域，目前全球范围内面临着兼具理论与实践能力的复合型人才短缺问题。
鉴于此，深蓝学院联合宇树科技共同打造了《人形机器人系统：理论与实践》在线课程，将人形机器人系统设计、运动控制、感知、定位、路径规划等核心模块串联起来，将抽象的理论转化为可应用的实践，构建起完整的知识体系。我们期待通过这门课程，不仅能为学员打开人形机器人技术的大门，更能培养出一批兼具创新思维与实践能力的科技先锋。
课程亮点
课程收获
讲师简介
- 原无人车高级算法工程师
- 具身智能算法专家
- 东北大学硕士
- 宇树科技工程师
- 宇树科技具身智能讲师
- 从事嵌入式系统开发
课程大纲
- 1-1：开班典礼
- 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
- 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
- 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: 作业实践：G1 机器人仿真环境搭建与运动控制
- 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：【作业】第一章：G1 机器人仿真环境搭建与运动控制
- 10-3：作业说明文档
- 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: 作业实践：训练 G1 人形机器人行走控制强化学习模型
- 17：【视频】本章作业视频
- 18-1：作业说明文档
- 18-2：【作业】第二章：训练 G1 人形机器人行走控制强化学习模型
- 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: 作业实践：宇树 G1 人形机器人激光雷达建图与定位
- 24：【视频】本章作业视频
- 25-1：作业说明文档
- 25-2：【作业】第三章：宇树 G1 人形机器人激光雷达建图与定位
- 第4章: 人形机器人的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
- 第2节: 基于A*的全局路径规划
- 第3节: 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
- 第5节: 作业实践：基于A*和DWA的路径规划与避障
- 第5章: 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
- 第2节: 作业实践：仿真环境中的机器人自主探索实践
- 第6章: 基于RealSense的人形机器人感知系统
- 第1节: RealSense深度相机简介
- 第2节: YOLO系列算法原理
- 第3节: 足球场仿真环境介绍
- 第4节: 球门和球场标线交点检测与识别
- 第5节: 作业实践：基于YOLOv11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
- 第1节: 感知后处理和坐标转换
- 第2节: 空间视觉定位-标线匹配
- 第3节: 空间视觉定位-EKF融合
- 第4节: 人形机器人踢足球实践
- 第5节: 作业实践：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: 作业实践：人形机器人语音交互导航系统
项目实践
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
这门课适合谁
基础&设备要求
全方位的学习服务
作业批改
助教1V1批改作业，定期针对作业中的“通病”进行点评
结业证书
本课程将根据作业完成情况评选结业学员及优秀学员，颁发证书
实时答疑
讲师和助教微信群答疑，及时解决大家遇到的问题
班班督学
班主任全程带班，不定时“关照”未交作业的同学，克服拖延
上课流程说明
进入答疑群，参加开课仪式
每周学习课程，完成作业
助教1V1批改作业、社群内讲评答疑
完成课程，领取证书
— 开启“人形机器人系统 ”的学习之旅吧 —
学习形式是什么样的?
A：为了保证学习效果，本门课程采取录播的形式，每周解锁一章。建议同学们登录深蓝学院PC端官网，体验更佳!
课程有有效期吗？
A：为了督促同学们学习，保证学习效率，学院的课程有效期均为一年，当课程有效期截止后将不再支持观看视频、下载课件等课程服务及操作。若同学们依旧想观看视频和下载课件，建议可选择续费本课程。需要提醒大家的是，课程答疑、作业批改&讲评等课程相关服务仅限开课仪式至结课仪式期间。
作业会提供参考答案吗?
A：课程不提供参考答案。每章作业截止提交后，会组织作业讲解。我们倾向于引导大家培养独立思考的习惯与敢于动手实践的勇气，以便于更快适应实际工作中解决问题的模式。做作业过程中，如果有任何困惑和问题，可以在答疑群中提问解决。
如果不满意，可以退款吗？
A：我们承诺：开班后7天内可以无条件全额退款。课好不好，学了就知道了！
更多信息，请添加客服咨询
添加时请备注关键词『人形』
