课程价格 ：
¥899.00
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学习时长
10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
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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- 1-1：【资料】相关论文
- 1-2：【文档】开课仪式
- 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
- 免费 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
- 免费 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
- 免费 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
- 免费 6：【视频】机器人学习方法介绍
- 第5节: 实践工具
- 免费 7：【视频】实践工具与总结
- 第6节: Project1：ACT with GalaXea机械臂A1
- 8-1：【任务说明】Project1
- 8-2：【代码】所需代码
- 8-3：【作业】Project1
- 8-4：【文档】第一章思路提示
- 第2章: 经典规划控制方法
- 9：【课件】L2-1 经典的规划方法
- 10：【课件】L2-2 控制算法介绍.pdf
- 11：【课件】L2-3 操作与抓取算法.pdf
- 第1节: 规划算法
- 12-1：【视频】规划算法
- 12-2：【视频】基于树结构的方法
- 12-3：【视频】基于图结构的方法
- 12-4：【视频】规划算法的扩展
- 第2节: 轨迹生成与优化
- 13-1：【视频】轨迹生成
- 13-2：【视频】轨迹优化，插值，样条曲线
- 第3节: 控制算法
- 14：【视频】控制算法简介
- 第4节: 抓取方法
- 15：【视频】操作与抓取的传统方法
- 第5节: 使用案例
- 16：【视频】机器人实用案例讨论
- 第6节: Project 2 ：基于RRT算法的GalaXea A1机械臂路径规划
- 17-1：【任务说明】Project2
- 17-2：【文档】Project2代码下载链接
- 17-3：【作业】Project 2
- 第3章: 机器人视觉方法
- 第1节: 传感器和标定介绍
- 18：【课件】L3-1机器人视觉方法
- 19：【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
- 20：【课件】L3-2神经网络，2D和3D图像处理
- 21：【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
- 22-1：【课件】L3 sec3 位姿估计.pdf
- 22-2：【视频】位姿估计
- 第4章: 基于深度学习的抓取
- 第1节: 2D平面抓取
- 23-1：【课件】L4 sec1 2D Grasping.pdf
- 23-2：【视频】抓取问题介绍与2D平面抓取方法
- 第2节: 6DoF Grasping
- 24-1：【课件】L4 sec2 6DoF Grasping
- 24-2：【视频】6DoF Grasping
- 第3节: Other Applications
- 25-1：【课件】L4-3Other Applications
- 25-2：【视频】Other Application
- 第4节: Project3：PoseCNN
- 26-1：【文档说明】Project3 PoseCNN
- 26-2：【作业】Project 3
- 第5章: 模仿学习
- 第1节: Intro and BC
- 27-1：【课件】Intro and BC
- 27-2：【视频】Intro and BC
- 第2节: Interactive IL
- 28-1：【课件】L5-2 interactive IL
- 28-2：【视频】interactive IL
- 第3节: Inverse RL
- 29-1：【课件】L5 sec3-4-5 inverse RL and generative IL.pdf
- 29-2：【视频】Inverse RL
- 第4节: IL with Sequence Information
- 30：【视频】IL with Sequence Information
- 第5节: Generative model for IL
- 31-1：【视频】生成式模仿学习的思想
- 31-2：【视频】GAIL与VAE的方法
- 31-3：【视频】扩散策略
- 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
- 32：【直播回放】直播答疑交流01期10.26
- 33：【直播回放】直播答疑交流02期11.3
- 34：【直播回放】直播答疑交流03期11.17
- 35：【直播回放】直播答疑交流04期12.1
- 36：【直播回放】直播答疑交流05期12.15
- 37：【直播回放】直播答疑交流06期12.29
- 38：【直播回放】直播答疑交流07期1.12
- 39：【直播回放】直播答疑交流08期2.9
- 40：【直播回放】直播答疑交流09期2.23
- 41：【直播回放】直播答疑交流10期3.7
