机器人

RoboBrain 2.5：视野中的深度，思维中的时间26年1月来自北京智源的论文“RoboBrain 2.5: Depth in Sight, Time in Mind”。

（2-1）常用传感器与基础原理：视觉传感器+激光雷达本章系统介绍了人形机器人常用的核心传感器及其基础原理，包括视觉、激光雷达、惯性测量单元（IMU）和力觉触觉传感。视觉传感器包括RGB摄像头、双目视觉与深度摄像头，用于环境三维建模与目标识别；激光雷达传感器提供高精度空间几何信息，支持点云构建与障碍物检测；IMU用于实现姿态与运动状态感知功能，同时需要处理低频漂移与高频噪声；力觉与触觉传感覆盖了足底、关节与皮肤阵列，实现平衡控制、运动力反馈及人机交互感知，为机器人稳定运动与环境交互提供基础数据支撑。

机器人赛事系统架构：基于UDT和MQTT的低延迟、高可靠通信在多人竞技类机器人赛事（如格斗、足球或巡线对抗）中，通信系统需同时满足三类截然不同的需求：若统一使用 TCP，无线环境下的丢包重传会导致突发性高延迟与卡顿；若全用 UDP，则缺乏可靠性保障。为此，我们设计了一套混合通信架构：局域网内采用 UDT（UDP-based Data Transfer Protocol）保障关键指令低延迟可靠传输；广域网则通过 MQTT 消息队列实现高效状态广播。

RTAB-Map学习记录(1)--论文阅读RTAB-Map（全称 Real-Time Appearance-Based Mapping）是一个开源的 RGB-D SLAM框架，主要用于机器人导航、3D 重建和环境建图。这个项目目前还在积极的维护和更新，也可以进行实际环境的部署。所以先学习一下相关的原理和论文，为之后的使用打下基础。

蓝牙与WiFi之外：为机器人选择合适的近距离无线通信技术在现代机器人系统中，无线通信不仅是遥控与数据回传的通道，更是实现多机协同、环境感知和人机交互的神经中枢。然而，面对琳琅满目的无线技术——经典蓝牙（Bluetooth Classic）、低功耗蓝牙（BLE）、BLE Mesh、2.4GHz私有协议（如nRF24L01+ ESB）、Wi-Fi（2.4GHz/5GHz）乃至红外——开发者常陷入“选择困难”。本文基于多年嵌入式机器人项目经验，从功耗、延迟、带宽、抗干扰性、成本与生态兼容性六大维度，提供一套实用的选型指南。

田里的水稻

FA_规划和控制(PC)-A*(规划01)FA：formulas and algorithm，PC：planning and controlA * 是一种启发式搜索算法，结合了 Dijkstra 算法（保证最优）和贪心算法（搜索高效）的优点，核心思想是：

正宗咸豆花

具身智能开源生态：小米机器人VLA模型如何推动物理AI产业化？2026年2月12日，小米开源首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，以47亿参数、80ms延迟、消费级显卡实时执行的性能，刷新三大基准测试全项SOTA。这不仅是技术突破，更是具身智能产业化的重要拐点。

田里的水稻

FA_规划和控制(PC)-D*规划FA：formulas and algorithm, PC：planning and control D*（D-Star）是一种经典的增量式启发式路径规划算法，专门针对动态环境设计 —— 也就是环境中障碍物可能随时变化的场景，这也是它和 A最核心的区别（A更适合静态环境）。下面我会从基础概念到代码实现，一步步帮你彻底理解 D*。

田里的水稻

FA_融合和滤波(FF)-联邦滤波(FKF)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and fitting, FKF：Federated Kalman Filter‌

用于机器人控制的因果世界建模26年1月来自蚂蚁Robbyant的论文“Causal World Modeling for Robot Control”。

具身智能开源生态：小米机器人VLA模型如何推动物理AI产业化？2026年2月12日，小米开源首代机器人VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，以47亿参数、80ms延迟、消费级显卡实时执行的性能，刷新三大基准测试全项SOTA。这不仅是技术突破，更是具身智能产业化的重要拐点。

入门分享篇：一、工欲善其事，必先利其器本次分享，面向接触计算机 or 机器人软件开发 or 嵌入式软件开发的程序员学习过程中好用的工具如果大家还有其他好用的工具也欢迎分享

大江东去浪淘尽千古风流人物

【Sensor】IMU传感器选型车轨级 VS 消费级结论先行：问题1：你的应用是否需要探测极其微弱的运动信号，或者在剧烈振动、大冲击下保持极高精度的姿态测量？

Jetson AGX 系列平台及其在人形机器人中的应用进展、比较优势与不足、应用前景和发展趋势（2）Replicator 叉车演示的全部工作流程三、替代趋势尽管 Jetson AGX Thor 性能强劲，但业界也在关注其他替代方案和发展趋势：

（1-1）人形机器人感知系统概述：人形机器人感知的特点与挑战本章内容围绕人形机器人感知系统展开，系统介绍了人形机器人在高自由度运动、动态稳定性维持以及复杂人机与环境交互中所面临的感知特点与关键挑战，重点讲解了高维环境信息获取与不确定性处理的问题。在此基础上，构建了典型的人形机器人环境感知总体架构，依次阐述了传感器层、感知算法层以及融合与决策层的功能与协同关系。最后，结合当前技术发展趋势，介绍了环境感知、控制与规划深度耦合的一体化设计理念，为后续章节深入讲解具体感知技术与实现方法奠定理论基础。

（1-2）人形机器人感知系统概述：环境感知总体架构+“感知-控制-规划”的一体化趋势人形机器人的环境感知系统通常采用分层化、模块化的总体架构设计，以应对多模态信息复杂、实时性要求高以及系统协同难度大的技术特点。典型的感知架构可划分为传感器层、感知算法层以及融合与决策层，各层在功能上相对独立，又通过数据流和反馈机制形成紧密耦合，共同支撑机器人对复杂环境的稳定理解与自主行为生成。

精准感知，稳控未来：MEMS陀螺仪助力无人机飞控新高度随着无人机技术在工业巡检、测绘勘察、物流运输及城市空中交通等领域的快速普及，对飞行控制系统核心传感器——陀螺仪的性能要求也日益严苛。为了满足这些高精度、高可靠性应用场景的需求，ER-MG-067高性能MEMS陀螺仪这款单轴角速度传感器凭借其卓越的零偏稳定性、极低的角随机游走以及坚固的环境适应性，正在成为无人机姿态测量与导航控制的核心利器，为复杂环境下的精准飞行提供坚实保障。

陈天伟教授

人工智能应用- 扫地机器人：02. 机器人 ≠ 人工智能很多人会将“机器人”和“人工智能”画上等号。但实际上，这两个概念既有关联，又不等同。多数机器人仍是预设程序的“执行器”，并不具备真正的“理解”与“思考”能力。

Pink: 一个高效易用的机器人逆运动学库参考: https://stephane-caron.github.io/pink/ 和 https://github.com/stephane-caron/pink?tab=readme-ov-file

陈天伟教授

人工智能应用- 扫地机器人：01.什么是机器人在人工智能逐渐融入日常生活的今天，有一类低调却极富技术含量的“家电新成员”悄然改变着我们的生活方式——扫地机器人。它不再是传统意义上的家用电器，而是集成了传感、定位、路径规划等多个智能模块的移动机器人。