2026 Embodied Intelligence Primer! The best robot learning tutorial on Bilibili: Imitation Learning, Optimal Control and Planning, Policy Gradient Methods, Offline Reinforcement Learning, Robot Simulation
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2026-04-16 17:22:26
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✅Embodied Robot route [From entry to industrial application → Advanced development engineer]
✅Embodied Intelligence online + offline courses/CV/NLP/large language model systematic entry and advanced courses
✅Free selection of essential embodied intelligent robot learning package
①Embodied intelligent robot learning route from zero basics to industrial application
②Cutting-edge embodied papers [VLA, ROS, medical, autonomous driving, drones, etc.]
③Embodied system learning tutorial [courseware, source code, notes]
④Excellent embodied books and industry reports
Provide 1v1 customized learning planning｜Thesis projects｜Job seeking and career guidance
Solve pain points such as difficulty in getting started, inability to complete projects, getting stuck on papers, and having no portfolio for job hunting.
2026 Embodied Intelligence Primer! The best robot learning tutorial on Bilibili: Imitation Learning, Optimal Control and Planning, Policy Gradient Methods, Offline Reinforcement Learning, Robot Simulation
具身智能入门
05:03
具身智能机器人学习路线【从入门到产业应用→进阶开发工程师】有线上+线下
10:00
1 - 什么是机器人学习？
01:01:16
2 - 机器人学习概述
01:17:06
3-机器学习深度学习复习第一部分
01:15:27
4 - 机器学习深度学习复习第二部分
01:16:35
5 -MDP 基础与模仿学习第一部分
01:11:10
6 - 模仿学习第二部分
01:11:36
7 - Lecture 7- Introduction to Reinfo
01:14:06
8 - Q-学习与变体
01:15:31
9 - Lecture 19- Guest Lecture- Offlice
01:21:21
9 - Q-学习与变体2
01:15:34
10 - 政策梯度方法
01:12:10
11 -高级强化学习算法第一部分
01:09:14
12 - 高级强化学习算法第二部分
01:12:42
14 - 最优控制与规划 第一部分
01:13:00
15 -最优控制与规划 第二部分
01:11:08
16 - 基于深度模型的强化学习
01:15:17
17 - 强盗与基于偏好的学习
01:00:03
18 - Lecture 18- 基于偏好的学习(Part II)
01:06:12
19 - Lecture 19- 客座讲座——离线强化学习w_burned
01:21:21
20 - 逆强化学习
01:01:27
21 - 嘉宾讲座：离线强化学习
01:16:38
22-机器人模拟 与SINRL2
01:01:16
23 - 安全强化学习与安全机器人学习
01:11:12
24 - 多任务可适应可转移的机器人学习
01:11:57
25 - Lecture 25- Robot Learning- O
01:11:02
[Intelligent Robot] Robot Operating System ROS Core Fundamentals + Topic Communication + Service Communication Beginner-Friendly Tutorial, Introduction to Embodied Intelligence Robots
1-2 ros简介 02.ros简介
12:16
具身智能机器人学习路线【J4从入门到产业应用→J5进阶开发】
10:00
1.3 ros简介 03.ros版本介绍
13:07
1.4 ros简介 04.ros环境搭建
06:40
1.5 ros简介 05.ros架构设计
17:35
1.6 ros简介 06.hello ros
09:37
1.7 ros简介 07.roscpp
10:51
1.8 ros简介 08.rospython
07:14
1.9 ros简介 09.ros常用api
20:29
1.10 ros简介 10.ros节点命令
07:53
1.11 ros简介 11.ros工程配置简介
08:56
1.12ros简介 01.回顾
09:27
2.1 topic通信 02.topic通信
07:08
2.2 topic通信 03.topic发布者cpp实现
18:01
2.3 topic通信 04.命令回顾
04:03
2.4 topic通信 05.topic订阅者cpp实现
14:59
2.5 topic通信 06.topic通信python实现
14:25
2.6 topic通信 08.topic命令回顾
06:29
2.7 topic通信 09.topic订阅线程补充
06:55
2.12 topic通信 13.其它自定义msg
17:35
4.6 Service通信 08.service通信client端python
07:17
4.7 Service通信 09.自定义srv
11:31
4.8 Service通信 10.使用自定义srv
17:32
4.9 Service通信 11.复杂的自定义srv
25:27
5.1 Service通信控制小乌龟 12.小乌龟服务简介
16:14
5.2 Service通信控制小乌龟 01.作业
13:55
5.3 Service通信控制小乌龟 02.小乌龟界面
18:45
2026 Tsinghua University Professor Lecture: Theoretical Foundations, Research Progress, and Typical Applications of Embodied Intelligence—A Learning Path from Entry to Industrial Application of Embodied Intelligence Robots
具身智能的学科理论基础、研究进展与典型落地应用
01:18:06
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
[2026 Latest] Doctoral Advisor Lecture on Embodied AI in Aviation: From Model-Based to AI-Enabled Approaches! Embodied AI Robotics from Beginner to Industrial Applications—Flying Robots, Artificial Intelligence
飞行具身智能：从基于模型到AI赋能的方法
01:02:22
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
[Embodied Intelligence in Action] Expert teaches AI robotic arm development from 0 to 1, step-by-step practical guide, easy for beginners to start! Motor/Large Multimodal Model/Natural Language Interaction/Reinforcement Learning/Imitation Learning/Agent
1-具身智能的概念
05:07
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
3.具身智能的交互模式
10:01
4.具身智能的技术架构
13:05
5.具身智能的技术挑战
19:32
6.具身智能的产业落地展示
13:26
7.具身智能产业研发方向
14:01
8.电机的驱动类型_舵机
23:18
9.舵机的优缺点
12:03
10.步进电机的特点
13:18
11.无刷电机的特点
10:04
12.电机的选型方法
02:18
13.齿轮的传动结构
07:28
14.阻尼齿轮
03:32
15.电位器采集角度信息
09:17
16.磁编码器芯片的工作原理
09:13
17.产品工程方面的选型
02:15
18.数字孪生基本概念
10:49
19.机器人仿真的热点技术
11:39
20.什么是urdf模型
06:47
21.如何获取3D的stl模型
05:35
22.如何生产3d的stl文件
08:08
23.机械臂的腰肩肘腕
09:23
24.3D仿真环境的搭建
15:49
25.urdf的link和joint概念讲解
04:38
26.urdf的基础环境回顾
04:52
27.放置第一个模型文件base
07:09
28.通过joint连接两个link
18:11
29.指定joint旋转沿着哪个轴运动
01:53
30.安装机械臂的第一个肩关节
06:59
The Emergence and Generalization of Physical Intelligence ICLR 2026 Chelsea Finn! From AI Development to the Latest Achievements—Embodied Intelligent Robots from Beginner to Industrial Application Roadmap
物理智能的涌现泛化 ICLR 2026 Chelsea Finn
39:23
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
This is definitely the strongest <ROS Robotic Arm Development in Practice> tutorial on Bilibili in 2026, skyrocket your skills after learning! AI/Embodied Intelligence/Robot Vision/Speech Recognition/Motion Control/Perception
1-ROS简介
14:03
ROS具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
1-2 ROS的通信机制
10:49
1-3 ROS中的关键组件
10:27
2-1 Movelt系统架构简介
29:22
2-2 六轴机械臂URDF建模
19:41
2-3 使用Setup Assistant生成配置文件
25:13
2-4 MoveIt可视化插件的使用方法
17:40
3-1 完善机器人模型中的物理属性
15:58
3-2 ROS中的控制器ros_contro
06:47
3-3 Gazebo构建机械臂仿真系统
13:33
3-4 MoveIt + Gazebo构建机械臂仿真系统
24:09
4-1 MoveIt!的编程接口
19:40
4-2 关节空间运动规划
16:17
4-3 工作空间运动规划
21:08
4-4 运动限制
33:04
4-5 运动学插件的配置
19:36
5-1 MoveIt！中的碰撞检测功能
02:50
5-2 MoveIt！避障路径规划
16:08
5-3 Pick&Place实例演示与分析
08:22
6-1 ROS中的机器感知应用
34:15
6-2 机器人视觉与机械臂控制
17:10
6-3 语音识别与机械臂控制
04:46
7-1 ROS常用机械臂
24:07
7-2 ROS-I框架下的机械臂应用
17:16
7-3 如何基于ROS实现一款机械臂控制系统
35:54
Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control I Northwestern University
1-机器人运动基础【发光板的介绍】
03:34
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
2.1 刚体的自由度 I Degrees of Freedom of a Rigid Body
05:16
2.2 机器人的自由度 I Degrees of Freedom of a Robot
05:43
2.3.1 位形空间的拓扑 I Configuration Space Topology
04:37
2.3.2 位形空间的表示 I Configuration Space Representation
03:52
2.4 位形和速度约束 I Configuration and Velocity Constrains
04:21
2.5 任务空间和工作空间 I Task Space and Workspace
01:36
3.1 刚体运动的介绍 I Introduction to Rigid-Body Motions
02:11
3.2.1 旋转矩阵（上）I Rotation Matrices (Part 1 of 2)
02:54
3.2.1 旋转矩阵（下）I Rotation Matrices (Part 2 of 2)
04:14
3.2.2 角速度 I Angular Velocities
03:28
3.2.3 旋转的指数坐标（上） I Exponential Coordinates Rotation (Part 1 of 2)
02:04
3.2.3 旋转的指数坐标（下） I Exponential Coordinates Rotation (Part 2 of 2)
03:43
3.3.1 齐次变换矩阵 I Homogeneous Transformation Matrices
06:23
3.3.2 运动旋量（上） I Twists (Part 1 of 2)
05:00
3.3.2 运动旋量（下） I Twists (Part 2 of 2)
02:39
3.3.3 刚体运动的指数坐标 I Exponential Coordinates of Rigid-Body Motion
05:00
3.4 力旋量 I Wrenches
03:01
4.1.1 指数积公式（空间坐标系） I Product of Exponential Formula in the Space Frame
06:31
4.1.2 指数积公式（末端坐标系） I Product of Exponetial Formula in the End-Effector Frame
04:41
5 速度运动学和静力学 I Velocity Kinematics and Statics
08:28
5.1.1 空间雅可比矩阵 I Space Jacobian
05:59
5.1.2 物体雅可比矩阵 I Body Jacobian
04:52
5.2 开链静力学 Statics of Open Chains
02:55
5.3 奇异位形 I Singularities
06:37
5.4 可操作度 I Manipulability
05:44
6 开链逆运动学 I Inverse Kinematics of Open Chains
04:03
6.2 数值逆运动学（上） I Numerical Inverse Kinematics (Part 1 of 2)
05:05
6.2 数值逆运动学（下） I Numerical Inverse Kinematics (Part 2 of 2)
04:47
7 闭链运动学 I Kinematics of Closed Chains
08:34
8.1 动力学的拉格朗日公式（上） I Lagrangian Formulation of Dynamics (Part 1 of 2)
06:42
8.1 动力学的拉格朗日公式（下） I Lagrangian Formulation of Dynamics (Part 2 of 2)
05:36
8.1.3 理解质量矩阵 I Understanding the Mass Matrix
05:22
8.2 单刚体动力学（上） I Dynamics of a Single Rigid Body (Part 1 of 2)
06:14
8.2 单刚体动力学（下） I Dynamics of a Single Rigid Body (Part 2 of 2)
04:06
8.3 牛顿-欧拉逆动力学 I Newton-Euler Inverse Dynamics
05:53
8.5 开链正向动力学 I Forward Dynamics of Open Chains
03:44
8.6 任务空间动力学 Dynamics in the Task Space
01:33
8.7 约束动力学 I Constrained Dynamics
04:15
[2026 Optimized Edition] Step-by-Step ROS2 Tutorial from Environment Setup to Project Development, Must-Learn for Embodied AI Robotics! AI/Robotic Arm/Industrial Automation
01_ROS2简介_智能机器人
11:26
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
02_ROS2简介_未来前景与规划-
08:37
03_ROS2环境搭建_安装虚拟机VMware-
06:21
04_ROS2环境搭建_Ubuntu操作系统安装-
11:27
05_ROS2环境搭建_存储库设置
05:02
06_ROS2环境搭建_虚拟机常见问题
09:28
07_ROS2环境搭建_设置编码格式
03:25
08_ROS2环境搭建_设置软件源
08:42
09_ROS2环境搭建_安装 ROS2
07:49
10_ROS2环境搭建_配置环境
06:21
11_ROS2环境搭建_ROS2环境测试
05:50
12_ROS2环境搭建_安装 colcon构建工具
02:41
13_ROS2项目构建_创建工作空间
07:05
14_ROS2项目构建_HelloWorld（C++）
18:22
15_ROS2项目构建_HelloWorld（Python）
12:21
16_ROS2项目构建_优化运行
07:21
17_开发者工具_VSCode
09:56
18_开发者工具_VSCode插件安装
08:40
19_开发者工具_VSCode配置
08:09
20_开发者工具_终端
05:53
21_开发者工具_Git
03:49
30-Day Success! ROS2 Robot Full-Domain Practical Training Tutorial, From Zero to Real Machine Deployment! Covering Sensor Development, Simulation Setup, Autonomous Navigation & SLAM Lidar Positioning Complete Hands-on
第1课 机器人组成、控制系统远程开发环境-ROS2功能点
12:14
具身智能机器人从入门到产业应用路线-ROS2
01:37
2 机器人组成
12:12
3 远程开发概述01_场景、概念与作用
11:50
4 远程开发概述02_实现方式
04:20
5 远程开发环境搭建_准备01
09:13
6 远程开发环境搭建_准备02
04:45
7 远程开发环境SSH_01简介
04:02
8 远程开发环境SSH_02安装、启动与建立连接
06:04
第2课 底盘使用与里程案例分析与实现1 里程计接口消息
09:16
2 里程计案例以及案例分析
09:51
4 里程计案例(C++)_01代码框架搭建
16:44
5 里程计案例(C++)_02获取当前坐标点与轨迹中最后一个坐标点的距离数据
14:30
6 里程计案例(C++)_03将当前坐标点添加进轨迹
05:45
7 里程计案例(C++)_04轨迹发布以及测试
07:56
8 里程计案例(C++)_05BUG描述以及修复
04:46
9 里程计案例(C++)_06rviz2修改Path样式
02:12
10 里程计案例(C++)_07移植到实体机器人
03:28
11 里程计案例(C++)_08小结
04:07
12 里程计案例(Python)_01代码框架以及坐标点距离计算
15:54
13 里程计案例(Python)_02轨迹生成、发布以及测试
13:22
14 硬件平台_小结
03:00
1 单线激光雷达仿真案例实现 传感器之激光雷达_00内容简介
02:51
2 传感器之激光雷达_01激光雷达概念与作用
06:52
3 传感器之激光雷达_02特点与分类
08:36
4 单线激光雷达_01基本使用
08:09
5 单线激光雷达_02laserscan插件使用
06:52
6 单线激光雷达_01laserscan消息接口上
11:51
7 单线激光雷达_02laserscan消息接口下
09:51
8 单线激光雷达_仿真案例分析
04:31
9 单线激光雷达_仿真案例(C++)_01框架搭建
09:14
10 单线激光雷达_仿真案例(C++)_02核心逻辑
13:12
11 单线激光雷达_仿真案例(C++)_03结果优化
06:02
12 单线激光雷达_仿真案例(Python)_案例实现
14:33
多线激光雷达仿真案例实现2 多线激光雷达_基本使用02_硬件准备与配置
07:16
3 多线激光雷达_基本使用03_启动并测试
02:51
4 多线激光雷达_点云接口
20:31
5 多线激光雷达_仿真案例分析
04:28
6 多线激光雷达_仿真案例(C++)_01框架搭建
07:59
7 多线激光雷达_仿真案例(C++)_02组织点云基本参数
15:03
8 多线激光雷达_仿真案例(C++)_03遍历扫描点
08:18
9 多线激光雷达_仿真案例(C++)_04设置扫描点参数
15:57
10 多线激光雷达_仿真案例(C++)_05优化以及小结
05:30
11 多线激光雷达_仿真案例(Python)_01框架搭建
06:11
12 多线激光雷达_仿真案例(Python)_02组织点云基本参数
08:41
13 多线激光雷达_仿真案例(Python)_03组织点云数据并发布
09:24
14 传感器之激光雷达_小结
02:00
第1课 传感器之相机和IMU详解与仿真案例1 传感器之相机_01概念、作用与特点
09:29
2 传感器之相机_02分类
11:53
3 单目相机使用_01硬件准备与软件安装
03:35
4 单目相机使用_02usb_cam功能包简介
07:50
5 单目相机使用_03自定义功能包框架搭建
06:41
6 单目相机使用_04代码结构简介
07:09
7 单目相机使用_05代码修正
07:00
8 深度相机使用
15:04
9 单目相机消息_Image简介
08:29
10 单目相机_仿真案例分析
04:30
11 单目相机_仿真案例(C++)_01框架搭建
08:51
12 单目相机_仿真案例(C++)_02组织图片基本参数
08:46
13 单目相机_仿真案例(C++)_03图片数据组织以及小结
08:47
14 单目相机_仿真案例(Python)_01框架搭建
04:57
15 单目相机_仿真案例(Python)_02组织图片基本参数
04:14
16 单目相机_仿真案例(Python)_03图片数据组织以及小结
08:27
17 传感器之相机_小结
02:38
1 传感器之IMU_01概念与作用
07:09
2 传感器之IMU_02优点与缺点
05:52
3 IMU基本使用
05:33
4 IMU消息接口
05:38
5 IMU案例_案例分析
07:01
6 IMU案例(C++)_01框架搭建
12:12
7 IMU案例(C++)_02核心实现以及小结
08:33
8 IMU案例(Python)_完整实现
11:20
9 传感器之IMU_小结
04:05
1 传感器之GNSS_01概念与作用
08:29
2 传感器之GNSS_02特点和分类
09:20
3 GNSS基本使用
09:17
4 GNSS消息接口
12:20
5 GNSS案例以及案例分析01
04:32
6 GNSS案例以及案例分析02
02:53
7 GNSS案例(C++)_01框架搭建
11:42
8 GNSS案例(C++)_02Path数据组织标头
10:18
9 GNSS案例(C++)_03Path数据组织坐标系
08:55
10 GNSS案例(C++)_04Path数据组织原点确定
06:37
11 GNSS案例(C++)_05Path数据组织经纬度
06:49
12 GNSS案例(C++)_06Path数据组织完成以及小结
12:38
13 GNSS案例(Python)_01框架搭建
06:38
14 GNSS案例(Python)_02Path数据部分字段设置
05:56
15 GNSS案例(Python)_03Path数据组织以及小结
11:26
16 传感器之GNSS_小结
03:45
17 总结
06:29
2026 Embodied Intelligence Beginner's Ultimate Tutorial! Master large-model robot development with in-depth coverage of Docker, SLAM3, Diffusion Policy, AIGC, and diffusion learning.
1.大模型机器人综述与开源具身智能的发展概况
01:04:02
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
2.Docker基本原理与在UMI中的部署
01:45:47
3.ORB-SLAM3环境安装与运行
02:02:33
4.ORB-SLAM3基本原理与核心源码解析
01:32:19
5.扩散策略Diffusion Policy环境安装与运行
01:55:04
6.大模型基础课：AIGC与扩散学习
01:29:55
7.扩散策略Diffusion Policy基本原理与代码详解
02:08:34
8.机器人基础课：机器人学与相机标定实战
01:20:24
9.机器人及夹爪硬件配置、环境安装与运行
02:06:09
[Embodied Intelligence] VLA Robotic Arm Grasping: Simulation Environment Setup & Basic Knowledge + Paper Reading Guide, Easy to Learn for Beginners! From Entry to Industrial Applications in Embodied Intelligence Robotics
具身智能 VLA--机械臂（1）
10:22
具身智能机器人从入门到产业应用路线【VLA、ROS2】
01:37
具身智能 VLA--机械臂（2）——环境搭建与基础知识
11:50
具身智能VLA论文阅读指南（3）
12:50
[Robot VLA] What's the difference between end-to-end large models VLA, LLM, VLM, and end-to-end? Visual-Language-Action multimodal large models/Embodied Intelligence primer/Artificial Intelligence
VLA技术调研
18:30
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
[Robot ROS2] 1-hour tutorial with experts to master lidar tools and advanced camera usage—newbies can learn and apply immediately! Radar filters/point cloud data/radar fusion/embodied intelligence robots
1 激光雷达工具简介
06:00
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
2 雷达过滤器简介_01功能包和节点说明
10:45
3 雷达过滤器简介_02使用示例与内置插件
12:48
4 雷达过滤器应用_01简介以及准备工作
04:37
5 雷达过滤器应用_02案例1过滤无效数据
13:01
6 雷达过滤器应用_03案例2设置有效范围
07:00
7 雷达融合简介_01应用场景
05:31
8 雷达融合简介_02功能包简介
04:09
9 雷达融合简介_03节点简介
04:34
10 雷达融合应用_01准备工作
04:26
11 雷达融合应用_02融合案例_01需求
01:34
12 雷达融合应用_02融合案例_02雷达端口重映射
07:24
13 雷达融合应用_02融合案例_03启动两个雷达
11:12
14 雷达融合应用_02融合案例_04坐标系集成
09:37
15 雷达融合应用_02融合案例_05融合实现
10:44
16 雷达融合应用_03融合再过滤案例_实现
08:15
17 点云数据与激光扫描互转_简介
12:06
18 点云数据与激光扫描互转_01准备工作
03:37
19 点云数据与激光扫描互转_02激光扫描转点云
09:12
20 点云数据与激光扫描互转_03点云转激光扫描
11:30
21 激光雷达工具_总结
00:46
1 相机进阶_概述
03:15
2 相机进阶_远程图传01_启动相机
08:05
3 相机进阶_远程图传02_本地解压缩
12:10
4 相机进阶_相机标定01_简介
04:28
5 相机进阶_相机标定02_准备工作
05:31
6 相机进阶_相机标定03_标定过程
11:46
7 相机进阶_相机标定04_标定参数使用
10:02
8 相机进阶_多相机01_端口绑定
06:23
9 相机进阶_多相机02_添加前相机
16:23
10 相机进阶_多相机03_添加后相机
05:16
[Robot ROS2] Follow a pro for 1 hour to master robot navigation and SLAM installation and basic usage—noob-friendly, learn and apply now!—Embodied Intelligence Robot/lidar/Artificial Intelligence/Programmer
ROS2机器人导航概述与SLAM导航详解
06:38
具身智能机器人从入门到产业应用路线【ROS2/VLA/深度学习基础】
01:37
2 导航概述01_导航概念
05:24
3 导航概述02_Nav2在导航中的作用
04:47
4 导航架构
30:42
5 导航安装
02:12
6 导航条件
06:30
7 导航条件准备
02:13
8 SLAM_概念与作用
12:27
9 SLAM_slam_toolbox概念功能与优点
05:20
10 SLAM_slam_toolbox安装
01:31
11 SLAM_slam_toolbox节点说明
09:51
12 SLAM_slam_toolbox基本使用00_流程简介
02:09
13 SLAM_slam_toolbox基本使用01_功能包创建
03:51
14 SLAM_slam_toolbox基本使用02_在线同步建图launch与yaml编写
18:03
15 SLAM_slam_toolbox基本使用03_在线同步建图构建与运行
06:35
16 SLAM_slam_toolbox基本使用04_在线异步建图
07:22
17 SLAM_slam_toolbox基本使用05_rqt_graph查看节点关系
02:06
18 SLAM_slam_toolbox基本使用06_launch移植优化上
06:45
19 SLAM_slam_toolbox基本使用07_launch移植优化中
06:51
20 SLAM_slam_toolbox基本使用08_launch移植优化下
06:02
21 SLAM_slam_toolbox基本使用09_小结
03:40
22 SLAM_cartographer_概述
06:41
23 SLAM_cartographer_安装
02:37
24 SLAM_cartographer_节点说明
07:41
25 SLAM_cartographer_基本使用01_流程简介以及框架搭建
03:48
26 SLAM_cartographer_基本使用02_launch文件编写上
07:38
27 SLAM_cartographer_基本使用03_launch文件编写下
10:09
28 SLAM_cartographer_基本使用04_执行
02:44
29 SLAM_cartographer_基本使用05_launch优化
09:07
30 SLAM_小结
03:35
【Robot ROS2 Core Technology】1 hour to understand SLAM map service + AMCL localization technology + robot voice application with the big shot, instant use for beginners! — Embodied Intelligent Robot/Lidar/Artificial Intelligence/Programmer
第1课 SLAM地图服务与定位AMCL定位技术1-地图服务
06:30
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
2 地图服务_地图保存节点说明
03:40
3 地图服务_地图保存基本流程
05:08
4 地图服务_ROS2中的地图接口
11:45
5 地图服务_地图存储格式01
03:39
6 地图服务_地图存储格式02
03:53
7 地图服务_地图读取节点说明
01:12
8 地图服务_地图读取方式1_终端读取
04:54
9 地图服务_地图读取方式2_01基本实现
09:49
10 地图服务_地图读取方式2_02优化
06:03
11 地图服务_地图读取方式2_03补充
03:18
12 地图服务_小结
03:29
1 定位AMCL_概述
04:49
2 定位AMCL_定位节点说明
05:35
3 定位AMCL_定位节点使用01_框架搭建
04:10
4 定位AMCL_定位节点使用02_加载地图
05:08
5 定位AMCL_定位节点使用03_核心实现
11:06
6 定位AMCL_定位节点使用04_运行
03:27
7 定位AMCL_定位节点使用05_手动初始化
02:49
8 定位AMCL_定位节点使用06_优化
05:47
9 定位AMCL_小结
02:33
第2课 导航服务器与多车编队实现1 导航服务器00_简介
07:40
2 导航服务器01_准备上
04:01
3 导航服务器02_准备中
12:27
4 导航服务器03_准备下
03:26
5 导航服务器_生命周期管理器节点
08:57
6 导航服务器_行为树_01上
11:20
8 导航服务器_路径规划01基本实现
08:31
9 导航服务器_路径规划02运行
02:49
10 导航服务器_路径规划03rviz2集成
04:50
11 导航服务器_运动控制器01_基本实现
09:38
12 导航服务器_运动控制器02_执行
04:05
13 导航服务器_恢复服务器01_基本实现
08:10
14 导航服务器_恢复服务器02_执行
00:36
15 导航服务器_路点跟踪01_基本实现
06:23
16 导航服务器_路点跟踪02_执行
04:03
17 导航服务器_路径平滑01_基本实现
06:34
18 导航服务器_路径平滑02_执行
01:42
19 导航服务器_速度平滑01_基本实现
11:32
20 导航服务器_速度平滑02_执行
02:19
21 导航服务器_自主探索SLAM01_基本实现
08:23
1 多车编队_简介
05:32
2 多车编队_案例以及案例分析
06:15
3 多车编队_多车仿真环境准备
08:38
4 多车编队_多车定位01_实现思路
09:54
5 多车编队_多车定位02_launch文件编写
09:05
6 多车编队_多车定位03_BUG以及修复
07:16
7 多车编队_多车定位04_多车定位
03:33
8 多车编队_多车定位05_小结
02:10
9 多车编队_多车导航01_框架搭建
06:30
10 多车编队_多车导航02_launch文件修改
07:08
11 多车编队_多车导航03_配置文件修改
03:56
12 多车编队_多车导航04_头车导航实现
03:44
13 多车编队_多车导航05_从车配置文件
04:17
14 多车编队_多车导航06_从车导航实现
07:50
15 多车编队_多车导航07_小结
02:28
16 多车编队_编队逻辑01_简介以及准备
06:20
17 多车编队_编队逻辑02_C++实现静态坐标变换
19:51
第3课 智能语音概念和语音控制机器人实现1 智能语音相关概念
12:24
2 智能语音与ROS2
03:40
3 讯飞SDK基本使用_简介
02:00
4 讯飞SDK基本使用_下载
05:20
5 讯飞SDK基本使用_安装
02:47
6 讯飞SDK基本使用_测试01_构建
02:29
7 讯飞SDK基本使用_测试02_测试
02:34
8 讯飞SDK基本使用_测试03_测试
00:39
9 讯飞语音SDK与ROS2集成_概述
03:19
10 讯飞语音SDK与ROS2集成_功能包安装与构建
04:16
11 讯飞语音SDK与ROS2集成_语音识别功能
03:29
12 讯飞语音SDK与ROS2集成_语音合成功能
03:46
13 智能语音应用实例_需求分析
07:04
14 智能语音应用实例_实现01_流程简介
04:33
15 智能语音应用实例_实现02_代码逻辑分析
05:52
16 智能语音应用实例_实现03_代码框架
12:16
17 智能语音应用实例_实现04_代码实现
08:43
18 智能语音应用实例_实现05_执行
02:48
【Humanoid Robot】1 hour with a pro to understand humanoid robot encoders, perception sensors, electric motors, reducers, lead screws, etc. A beginner-friendly guide from entry to industrial application! Embodied intelligent robot learning roadmap
1-人形机器人编码器介绍
04:02
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
人形机器人材料介绍
07:36
人形机器人电池包介绍
04:15
人形机器人电机介绍
01:02
人形机器人发展史1495-2025
18:09
人形机器人感知传感器和主要结构介绍
15:35
人形机器人感知传感器篇
01:10
人形机器人关节模组拆解分析
04:33
人形机器人关节模组运动和可视化介绍（两级行星减速机+无框电机）
00:50
人形机器人减速器和丝杆篇
01:01
人形机器人减速器介绍
08:25
人形机器人决策，大脑和小脑介绍
10:22
人形机器人控制电机介绍
05:39
人形机器人灵巧手介绍
06:40
人形机器人丝杆篇1
05:18
人形机器人丝杆篇2
00:49
人形机器人轴承介绍
03:13
[Introduction to Embodied Intelligent Robots] Spring 2026 Stanford Robotics Lectures: Autonomous Medical Robots + Robot Interaction Autonomy + Robot Learning and Planning + Leveraging Geometric Models in Robot Learning is Crucial — Introduction to Embodied Intelligence
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
1-解锁自主医疗机器人【2026年春季 】斯坦福机器人讲座
01:02:24
2-机器人交互自主性【2026年春季 】斯坦福机器人讲座
01:11:09
3-机器人学习与规划 【2026年春季 】斯坦福机器人讲座
57:43
4-在机器人学习中利用几何学模型至关重要【2026年春季 】斯坦福机器人讲座
01:03:35
2026 Spring ETH Zurich Robot Learning: From Basics to Foundation Models, Dr. Oier Mees! Embodied Intelligence/Robot Control & Multi-Mobility Programs/Imitation Learning/Reinforcement Learning
1 Abishek Gupta - 无痛的机器人操控模拟【中配+中字】
32:07
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
1 机器人学习导论【中配+中字】
01:04:35
2 Danfei Xu - 以人类数据为基础的机器人学习【中配+中字】
36:49
2 机器人控制与马尔可夫决策过程【中配+中字】
46:10
3 Aviral Kumar - 如何在机器人学习中复制LLM配方【中配+中字】
36:06
3 模仿学习【中配+中字】
50:37
4 Andrew Wagenmaker - 从经验中学习的机器人【中配+中字】
31:32
4 强化学习1【中配+中字】
52:33
5 Cheng Chi - 超越算法的机器人学【中配+中字】
33:57
5 强化学习2【中配+中字】
52:23
6 Ted Xiao - 机器人学习的三个时代【中配+中字】
36:36
6 生成模型【中配+中字】
51:04
7 Scott Reed - 为具身智能体选择正确的骨干网络【中配+中字】
36:11
7 序列建模与Transformer【中配+中字】
55:12
8 Quan Vuong - π0.7，具有新兴能力的通用模型【中配+中字】
37:00
8 世界模型【中配+中字】
01:11:48
9 Archit Sharma - 在前沿扩展测试时间计算【中配+中字】
32:20
9 通用机器人策略【中配+中字】
01:03:29
10 Lucas Beyer - 在LLM时代的视觉【中配+中字】
01:09:04
10 具身推理与测试时扩展【中配+中字】
55:41
11 前沿与开放问题【中配+中字】
01:02:05
【Essential Technology for Robotics】Berkeley CS285 Deep Reinforcement Learning: From Algorithm Basics to Robot Control! — Embodied Intelligence Robot / Optimal Control and Planning / Imitation Learning / PyTorch
1-导论
10:11
机器人必备人工智能学习路线 1V1学习规划 论文辅导 技术｜项目｜就业辅导
08:44
CS 285_ 第1讲，导论。第2部分【中配+中字】
17:55
CS 285_ 第1讲，导论。第3部分【中配+中字】
29:02
CS 285_ 第2讲，模仿学习。第1部分【中配+中字】
24:48
CS 285_ 第2讲，模仿学习。第2部分【中配+中字】
23:06
CS 285_ 第2讲，模仿学习。第3部分【中配+中字】
32:23
CS 285_ 第2讲，模仿学习。第4部分【中配+中字】
08:32
CS 285_ 第2讲，模仿学习。第5部分【中配+中字】
08:52
CS 285_ 第4讲，第1部分【中配+中字】
26:28
CS 285_ 第4讲，第2部分【中配+中字】
07:23
CS 285_ 第4讲，第3部分【中配+中字】
09:11
CS 285_ 第4讲，第4部分【中配+中字】
05:51
CS 285_ 第4讲，第5部分【中配+中字】
09:16
CS 285_ 第4讲，第6部分【中配+中字】
03:04
CS 285_ 第5讲，第1部分【中配+中字】
14:01
CS 285_ 第5讲，第2部分【中配+中字】
13:17
CS 285_ 第5讲，第3部分【中配+中字】
14:53
CS 285_ 第5讲，第4部分【中配+中字】
15:41
CS 285_ 第5讲，第5部分【中配+中字】
07:33
CS 285_ 第5讲，第6部分【中配+中字】
13:32
CS 285_ 第6讲，第1部分【中配+中字】
25:15
CS 285_ 第6讲，第2部分【中配+中字】
17:29
CS 285_ 第6讲，第3部分【中配+中字】
18:33
CS 285_ 第6讲，第4部分【中配+中字】
15:55
CS 285_ 第6讲，第5部分【中配+中字】
03:36
CS 285_ 第7讲，第1部分【中配+中字】
16:17
CS 285_ 第7讲，第2部分【中配+中字】
15:08
CS 285_ 第7讲，第3部分【中配+中字】
11:57
CS 285_ 第7讲，第4部分【中配+中字】
17:02
CS 285_ 第8讲，第1部分【中配+中字】
13:38
CS 285_ 第8讲，第2部分【中配+中字】
11:57
CS 285_ 第8讲，第3部分【中配+中字】
08:35
CS 285_ 第8讲，第4部分【中配+中字】
23:42
CS 285_ 第8讲，第5部分【中配+中字】
10:04
CS 285_ 第8讲，第6部分【中配+中字】
11:00
CS 285_ 第9讲，第1部分【中配+中字】
21:23
CS 285_ 第9讲，第2部分【中配+中字】
18:51
CS 285_ 第9讲，第3部分【中配+中字】
05:50
CS 285_ 第9讲，第4部分【中配+中字】
21:10
CS 285_ 第10讲，第1部分【中配+中字】
19:20
CS 285_ 第10讲，第2部分【中配+中字】
23:12
CS 285_ 第10讲，第3部分【中配+中字】
23:51
CS 285_ 第10讲，第4部分【中配+中字】
13:23
CS 285_ 第10讲，第5部分【中配+中字】
06:23
CS 285_ 第11讲，第1部分【中配+中字】
17:47
CS 285_ 第11讲，第2部分【中配+中字】
09:35
CS 285_ 第11讲，第3部分【中配+中字】
17:09
CS 285_ 第11讲，第4部分【中配+中字】
06:54
CS 285_ 第11讲，第5部分【中配+中字】
17:23
CS 285_ 第12讲，第1部分_ 基于模型的策略强化学习【中配+中字】
15:06
CS 285_ 第12讲，第2部分_ 基于模型的策略强化学习【中配+中字】
15:04
CS 285_ 第12讲，第3部分_ 基于模型的策略强化学习【中配+中字】
12:53
CS 285_ 第12讲，第4部分_ 基于模型的策略强化学习【中配+中字】
29:20
CS 285_ 第13讲，第1部分【中配+中字】
19:51
CS 285_ 第13讲，第2部分【中配+中字】
15:49
CS 285_ 第13讲，第3部分【中配+中字】
14:31
CS 285_ 第13讲，第4部分【中配+中字】
13:02
CS 285_ 第13讲，第5部分【中配+中字】
06:50
CS 285_ 第13讲，第6部分【中配+中字】
12:40
CS 285_ 第14讲，第1部分【中配+中字】
14:17
CS 285_ 第14讲，第2部分【中配+中字】
15:28
CS 285_ 第14讲，第3部分【中配+中字】
13:52
CS 285_ 第14讲，第4部分【中配+中字】
08:02
CS 285_ 第15讲，第1部分_ 离线强化学习【中配+中字】
38:01
CS 285_ 第15讲，第2部分_ 离线强化学习【中配+中字】
25:33
CS 285_ 第15讲，第3部分_ 离线强化学习【中配+中字】
21:24
CS 285_ 第16讲，第1部分_ 离线强化学习2【中配+中字】
31:59
CS 285_ 第16讲，第2部分_ 离线强化学习2【中配+中字】
07:33
CS 285_ 第16讲，第3部分_ 离线强化学习2【中配+中字】
18:17
CS 285_ 第16讲，第4部分_ 离线强化学习2【中配+中字】
12:20
CS 285_ 第17讲，第1部分_ 强化学习理论【中配+中字】
50:10
CS 285_ 第17讲，第2部分_ 强化学习理论【中配+中字】
21:59
CS 285_ 第18讲，变分推断，第1部分【中配+中字】
20:12
CS 285_ 第18讲，变分推断，第2部分【中配+中字】
19:38
CS 285_ 第18讲，变分推断，第3部分【中配+中字】
17:52
CS 285_ 第18讲，变分推断，第4部分【中配+中字】
25:29
CS 285_ 第19讲，控制作为推断，第1部分【中配+中字】
21:06
CS 285_ 第19讲，控制作为推断，第2部分【中配+中字】
28:41
CS 285_ 第19讲，控制作为推断，第3部分【中配+中字】
21:26
CS 285_ 第19讲，控制作为推断，第4部分【中配+中字】
09:54
CS 285_ 第19讲，控制作为推断，第5部分【中配+中字】
10:58
CS 285_ 第20讲，逆强化学习，第1部分【中配+中字】
23:52
CS 285_ 第20讲，逆强化学习，第2部分【中配+中字】
12:28
CS 285_ 第20讲，逆强化学习，第3部分【中配+中字】
08:21
CS 285_ 第20讲，逆强化学习，第4部分【中配+中字】
14:25
CS 285_ 第21讲，基于序列模型与语言模型的强化学习，第1部分【中配+中字】
29:54
CS 285_ 第21讲，基于序列模型与语言模型的强化学习，第2部分【中配+中字】
23:40
CS 285_ 第21讲，基于序列模型与语言模型的强化学习，第3部分【中配+中字】
16:59
CS 285_ 第22讲，第1部分_ 迁移学习与元学习【中配+中字】
44:17
CS 285_ 第22讲，第2部分_ 迁移学习与元学习【中配+中字】
09:49
CS 285_ 第22讲，第3部分_ 迁移学习与元学习【中配+中字】
11:40
CS 285_ 第22讲，第4部分_ 迁移学习与元学习【中配+中字】
07:38
CS 285_ 第22讲，第5部分_ 迁移学习与元学习【中配+中字】
13:26
CS 285_ 第23讲，第1部分_ 挑战与开放问题【中配+中字】
28:25
CS 285_ 第23讲，第2部分_ 挑战与开放问题【中配+中字】
38:01
CS 285_ 客座讲座_ 阿维拉尔·库马尔【中配+中字】
56:18
CS 285_ 客座讲座_ 多尔萨·萨迪格【中配+中字】
01:01:41
[Robot] National University of Defense Technology Intelligent Robot System High-Definition Course: ROS, kinematics, curve tracking, robot vision, SLAM, intelligent human-computer interaction, etc., all in one go! Embodied Intelligent Robot
1-从机器人到智能机器人
09:45
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
1.2 智能机器人关键技术与典型案例
13:49
2.1 机器人的运动机构--轮式
15:38
2.2 机器人的运动机构--腿式
09:43
2.3 机器人的运动机构--履带式和复合式
05:55
2.4 机器人的运动机构--设计过程与案例
13:51
2.5 机器人的驱动方式
13:03
2.6 机器人操作系统--ROS基本概念
12:08
2.7 机器人操作系统--ROS重要工具
06:07
3.1 移动机器人控制简介及移动机器人结构分析
10:14
3.2 平面曲线规划--N个控制点的B样条曲线
13:32
3.3 平面曲线规划--过起点和终点的B样条曲线
10:47
3.4 平面曲线规划--B样条曲线的曲率
14:36
3.5 移动机器人运动学模型--Car-Like小车运动学模型
16:59
3.6 移动机器人运动学模型--Tank-Like小车运动学模型
07:33
3.7 移动机器人动力学模型及简化
14:24
3.8 曲线跟踪算法--控制误差分析
05:09
3.9 曲线跟踪算法--Car-Like曲线跟踪线性化模型及控制器设计
09:16
3.10 曲线跟踪算法--Tank-Like曲线跟踪线性化模型及控制器设计
04:38
3.11 移动机器人控制小结
06:38
4.1 机器人传感概述
18:21
4.2 机器人的测距传感器
15:56
4.3 机器人视觉--针孔相机模型
10:09
4.4 机器人视觉--透视投影
12:14
4.5 机器人视觉--双目立体相机
12:12
5.1 机器人自主定位与建图技术简介
10:35
5.2 同步定位与建图(SLAM)
11:17
5.3 视觉SLAM
15:42
5.4 SLAM中地图的表示方法
07:44
6.1 多机器人系统简介(1)
14:17
6.2 多机器人系统简介(2)
13:20
6.3 多机器人仿真系统
14:28
6.4 多机器人任务分配(1)
15:22
6.5 多机器人任务分配(2)
13:37
6.6 多机器人编队控制
11:10
6.7 智能人机交互
17:19
【Intelligent Robot】Zero-based essential technologies for Embodied Intelligence: Visual SLAM, image processing, Machine vision, visual servoing, deep learning algorithms—super friendly for beginners! —Controller/Sensor/Communication
机器人简介
03:33:32
具身智能机器人从入门到产业应用路线
01:37
机器人系统设计
03:33:50
控制器及传感器
03:19:32
通信
03:46:39
控制
03:45:20
SLAM
04:03:21
图像处理
03:27:29
机器视觉
03:21:58
深度学习
03:27:19
视觉伺服
03:07:57
Fei-Fei Li in-depth conversation with Martin Casado: Tackling the hardest problems in the robotics field, exploring how Spatial Intelligence can break the data bottleneck in robot learning — Humanoid Robot/Simulation/Imitative Learning
李飞飞与a16z合伙人Martin Casado深度对谈
42:21
具身智能机器人学习路线【J4从入门到产业应用→J5进阶开发】
10:00
2026 World Robot Conference｜Unitree Robotics Wang Xingxing: From Exhibit to Product: The Next Decade of Humanoid Robots + Humanoid Robot Industry Report—Embodied Intelligent Robots
2026年人形机器人产业报告
24:55
具身智能机器人学习路线【J4从入门到产业应用→J5进阶开发】
10:00
2026世界机器人大会第1篇章：开放合作
03:43:23
2026世界机器人大会第3篇章：生态建设
03:01:03
【Introduction to Embodied Intelligence】Tsinghua University Shi Lu explains the principles and algorithms of Embodied Intelligence, intelligent control, and Sim-to-Real, making it easy for beginners to understand! Reinforcement Learning/Imitation Learning/Simulation/Embodied Intelligence Robots
清华石璐：具身智能原理与算法
01:14:54
具身智能机器人学习路线【J4从入门到产业应用→J5进阶开发】
10:00
智能控制与 Sim-to-Real
01:03:32
【SLAM and Deep Learning】Basic Knowledge of Mobile Robot Perception and Localization Technology: Odometry/Object Detection/Geometry/Rigid Transformation/Affine Transformation/Projective Transformation/Li Qun and Lie Algebra
附具身路线评论区 1- SLAM的挑战
05:37
0-2 深度学习与SLAM的结合研究概述
13:35
0-3 SFM在无人系统中的应用
03:40
0-4 结合深度学习的闭环检测
06:03
0-5 答疑
12:56
1-1 几何基础
17:28
1-2 摄像机几何模型
08:45
1-3 刚体变换
05:16
1-4 李群李代数
10:31
2-1 深度学习可以用来做什么-示例
27:13
2-2 深度学习在感知系统中的组成模块
05:52
2-3 检测与跟踪的基本原理
15:33
2-4 目标检测与跟踪发展历程以及state of art主流框架介绍
24:30
2-5 场景分割任务及应用
01:00
2-6 问答
13:15
3-1 传统模型
10:32
3-2 基于深度学习的闭环检测
14:49
4-1 SLAM的一般过程
02:32
4-2 滤波算法
10:16
4-3 BA与图优化
11:44
4-4 位姿图
03:37
5-1 里程计分类
05:25
5-2 视觉里程计
10:17
5-3 激光里程计
30:09
5-4 里程计融合
14:50
6-1 常用地图架构
04:34
6-2 2D 栅格地图
05:19
6-3 2.5D地图
09:26
6-4 3D地图
11:16
7-1 多目标跟踪报告
53:28
8-1 基于深度学习的姿态估计
19:28
8-2 语义SLAM
18:51
9-1 什么是目标检测
08:09
9-2 目标检测基本思路和特征提取
13:43
9-3 One-Stage算法举例 YOLOV3
25:20
【Robot Vision Sensor Technology】Learn SLAM/Sensor/Gesture Detection/Binocular Camera/Human Detection/AR VR/Bionic Vision System in One Go — Embodied AI Robot
1-1 立体视觉概述
02:49
具身智能机器人学习路线【J4从入门到产业应用→J5进阶开发】
10:00
1-2 结构光相机：点、线、多线结构光，光编码技术，Kinect1代结构光原理，结构光相机的优缺点
32:54
1-3 TOF相机TOF测距原理，TOF相机的优缺点
51:48
1-4 双目深度相机 双目相机成像模型，图像矫正技术，双目深度相机的优缺点
08:41
1-5 经典问答
10:59
2-1 仿生眼系统：人眼结构，人眼运动模式，仿生相机模型
38:18
2-2 鹰眼系统：广角与望远镜头，自动光轴稳定技术，人脸检测与追踪
31:07
2-3 自动化3D影视拍摄系统：3D影视原理，3D影视拍摄难点，自动化3D拍摄支架
48:41
3-1 SLAM概 基本构架，移动机器人定位问题
09:28
3-2 视觉传感器 传感器种类，图像匹配
08:53
3-3 ORB-SLAM2 地图构建，运动估计，回环检测，待改善点
01:00:29
3-4 惯性测量单元 9轴IMU，IMU的标定，姿势解算
42:30
4-1 工件快速3D抓取定位 传统抓取难点，3D视觉定位
28:40
4-2 手势检测
15:38
4-3 人体关节检测
17:40
4-4 AR VR 三维重建，VR头盔定位
32:12
4-5 其他应用
19:19
Is embodied intelligence with mechanical design popular? Start with robot structure design! Step-by-step explanation of the practical process of building an AI robotic arm from scratch, even beginners can easily develop it! Natural Language Interaction/Reinforcement Learning/Imitation Learning/Agent
机械专业转具身智能，有什么优势？如何切入？补哪些能力？
03:01
具身智能机器人学习路线【从入门到产业应用→进阶开发】
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1.课程内容介绍
12:18
1-具身智能的概念
05:07
2.具身智能的概念
05:02
3.具身智能的交互模式
10:01
4.具身智能的技术架构
13:05
5.具身智能的技术挑战
19:32
6.具身智能的产业落地展示
13:26
7.具身智能产业研发方向
14:01
8.电机的驱动类型_舵机
23:18
9.舵机的优缺点
12:03
10.步进电机的特点
13:18
11.无刷电机的特点
10:04
12.电机的选型方法
02:18
13.齿轮的传动结构
07:28
14.阻尼齿轮
03:32
15.电位器采集角度信息
09:17
16.磁编码器芯片的工作原理
09:13
17.产品工程方面的选型
02:15
18.数字孪生基本概念
10:49
19.机器人仿真的热点技术
11:39
20.什么是urdf模型
06:47
21.如何获取3D的stl模型
05:35
22.如何生产3d的stl文件
08:08
23.机械臂的腰肩肘腕
09:23
24.3D仿真环境的搭建
15:49
25.urdf的link和joint概念讲解
04:38
26.urdf的基础环境回顾
04:52
27.放置第一个模型文件base
07:09
28.通过joint连接两个link
18:11
29.指定joint旋转沿着哪个轴运动
01:53
30.安装机械臂的第一个肩关节
06:59
31.urdf实战作业
11:35
【Imitation Learning vs Reinforcement Learning: Two Major Training Methods for Robots】Humanoid Robots: Guiding Robot Design and Control by Imitating Human Behavior — PPO Algorithm / Embodied Intelligent Robots
[ROS2 Robot Motion Planning] Understand PID Control and Tuning, Path Tracking, Motion Planning and Control, Robot Localization, Model Predictive Control — Embodied AI Robot
1-Ros2机器人运动规划、路径追踪【机翻】
15:03
具身智能机器人学习路线【入门到产业应用→进阶开发】基础技术、视觉SLAM、ROS2
10:00
4 -PID 控制【机翻】
13:11
5 -PID 调谐【机翻】
10:36
6 -PYPD 动作规划器【机翻】
29:09
7 -C++PD 运动规划器 C++【机翻】
42:44
8 -LABPD 运动规划器
05:30
9 -机器人定位
03:01
10 -本地化机器人公约
03:42
11 -为何选择机器人大会进行定位
02:52
12 -移动机器人的姿势
03:28
13 -平移矢量
04:35
14 -旋转矩阵
07:24
15 -变换矩阵
03:12
16 -变换参考系
10:16
17 -PYTransform PD 运动规划器中的坐标
19:42
18 -PD Motion Planner 中的 C++Transform 坐标
15:04
19 -PYPD 运动规划控制 AlgotithmPY
31:06
20 -C++PD 运动规划控制算法 C++
32:50
21 -LABC 完整 PD 动作规划器 LAB
05:05
22 -DWA - 动态窗口方法（DWB）
06:40
23 -VFH - 矢量场直方图
06:13
24 -MPC - 模型预测控制（MPPI）
05:01
25 -Pure Pursuit (RPP)
06:06
26 -PYPure PursuitPY
23:41
27 -C++Pure PursuitC++
25:18
28 -LABPure PursuitLAB
03:23
ROS2 + LeRobot + Isaac Sim Hands-on | Robot Simulation: Data Collection, Training, and Deployment of Machine Learning Projects — Learning Path from Beginner to Advanced for Embodied AI Robot Software Engineer
如何使用LeRobot、Isaac Sim和ROS2进行数据采集、训练和部署
21:56
具身智能机器人学习路线【入门到产业应用→进阶开发工程师】基础技术、视觉SLAM、移动机器人系统等
10:00
【Embodied Intelligence】PhD from Chinese Academy of Sciences gives in-depth lecture on mobile robot system design and positioning navigation: kinematics and dynamics + global path planning + ROS and Gazebo simulation system setup + laser SLAM
3. LABLoad the Configuration file Parameter ServerLAB-
08:27
4. ROS Timer-
05:35
5. PYCreate a ROS TimerPY-
07:02
6. C++Create a ROS TimerC++-
07:20
7. ROS Services--
07:22
8. PYCreate a Service ServerPY--
18:11
9. C++Create a Service ServerC++-
19:23
10. PYCreate a Service ClientPY--
13:19
11. C++Create a Service ClientC++--
14:22
12. Angles Converter Service-
06:20
13. PYAngles Converter Service ServerPY--
15:12
14. C++Angles Converter Service ServerC++-
15:00
15. LABCreate the ControllerLAB--
17:24
16. LABComplete the ControllerLAB--
36:34
17. LABConfigure the ControllerLAB-
06:38
18. LABLaunch the ControllerLAB--
17:57
1. 机器人运动学
05:19
2. 二维帧 - 翻译 -
06:00
3. 2D Frames - Rotation-
03:59
4. 2D Frames - RotoTranslation-
02:57
5. 3D Framesc - Translation--
03:35
6. 3D Frames - Rotation-
06:23
7. 3D Frames - RotoTranslation--
02:37
8. 前向运动学
07:17
9. LABThe TF PackageLAB--
10:34
10. 逆运动学
05:36
11. MoveIt!-
03:16
12. LABMoveIt! SetupLAB-
10:36
13. LABConfigure MoveIt!LAB-
09:59
[ROS2 Robot Navigation Nav2] The Navigation2 framework for mobile robot navigation in ROS2, with support for multithreading and real-time performance — Embodied AI Robot
ROS2 Implementation of Robot Grasping and Placement Task: Gazebo Simulation and MoveIt2 Path Planner! Robotics, Automation Control, ROS2 Developers, C++
ROS2 机器人抓取与放置实现：Gazebo 仿真与 MoveIt2 路径规划实战
01:23:45
具身智能机器人学习路线【入门到产业应用→进阶开发】必备技术、视觉SLAM、移动机器人系统等
10:00
【Reinforcement Learning based on Isaac Lab】Demonstrated how to train and deploy through examples to better control the motor! Reward parameter tuning, model training performance requirements, introduction to embodied AI robots
基于Isaac lab的强化学习（上）
36:57
基于Isaac lab的强化学习（下）通过实例演示了如何进行训练和部署以此更好调控电机
29:45
Must-watch for master's and PhD students [Mujoco Tutorial] SUSTech "Advanced Robot Control" course: from installation—robot simulation, core modules, modeling—core foundational principles and derivations of reinforcement learning, building robot simulation in Python from scratch with hands-on practice
[Scott Reed] VLA, WAM, or starting from scratch? What is the right backbone network for an embodied agent? Generative control, large language model Prompt planning, World-Action Model
VLA，WAM还是从零开始？什么是适合具身的backbone
22:30
具身智能机器人学习路线【入门到产业应用→进阶开发】必备技术、视觉SLAM、移动机器人系统等
10:00
第一小节：VLA 架构原理解析
04:20
第二小节：经典 VLA 模型拆解
04:47
第三小节：大模型 Prompt 规划实战
04:38
第四小节：从 Grounding 到 Affordance
04:24
第五小节：动作生成的革命—Diffusion Model
05:29
第六小节：语言实时纠偏机制
05:27
[Isaac Sim & Isaac Lab] From Software Installation to Advanced Simulation and ROS2 Integration—NVIDIA, 3D LiDAR Sensor, MoveIt, Humanoid Robot, Robotic Arm
