- 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
- 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: 作业实践：基于A*和DWA的路径规划与避障
- 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：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
- 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: 作业实践：仿真环境中的机器人自主探索实践
- 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：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
- 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: 作业实践：基于YOLOv11的足球、球门、球场标线检测和识别
- 53： 【视频】本章作业视频
- 54-1： 作业说明文档
- 54-2： 【作业】第六章：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: 作业实践：RoboCup仿真足球赛
- 61： 【视频】作业视频
- 62-1： 作业说明文档
- 62-2： 【作业】第七章：人形机器人RoboCup仿真足球赛
- 第8章: 大模型赋能人形机器人
- 63： 【课件】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
- 64： 【视频】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
- 65： 【视频】 人形机器人智能语音交互系统搭建
- 66： 【视频】模型服务创建和鉴权信息获取
- 67： 【视频】端上语音交互代码演示
- 第3节: VLN 核心概念与发展进程
- 68： 【视频】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
- 69： 【视频】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
- 70： 【视频】作业视频
- 71-1： 作业说明文档
- 71-2： 【作业】人形机器人语音交互导航系统
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