机器人

1.遥操作数据采集：基于LeRobot主从臂方案录制示范数据，支持双路相机（腕部+正面，640×480@30fps）同步采集，数据自动编码为视频格式存储，可扩展至多任务数据集。2.模仿学习训练：以smolVLA轻量级VLA模型为策略，语言指令条件化训练（如“将E方块抓入白框”），支持从checkpo

1.根据对接设备的信息来判断任务增删改查2.根据路线环境，对接设备信号/指令变化，AGV与设备数量对应关系，开发出适合的调度算法，如预约单，拼单，顺丰单，抢单3.使用Python控制机器人动作/防呆4.开发异常情况快速恢复功能，最大可能的实现无人干预全自动工作

数据采集与实时监测：实时采集生反池溶解氧、温度、pH、ORP、氨氮等水质参数，以及视觉识别曝气盘曝气效果，实现运行数据集中监测。智能巡检管理：支持自动巡检与人工巡检，按预设任务执行巡检，记录巡检结果，形成电子巡检台账。异常预警与报警：对水质参数超限、设备故障及运行异常进行识别和预警，辅助运维人员及时

项目包含四个核心模块：（1）多姿态站立恢复：针对俯卧、仰卧、侧卧、贴墙等多种初始姿态训练统一的恢复策略，输出连续关节轨迹，使机器人从任意倒地状态恢复到稳定站立；（2）课程学习训练：按初始姿态难度、地面高度、外力扰动分阶段递增训练难度，解决「一次性给最难姿态导致策略塌缩」的问题，显著提升训练收敛稳定性

双端交互与热插拔内核：基于“平台/内核分离”架构，同一套核心引擎同时支持终端CLI与浏览器Web（SSE流式输出）；支持在运行时动态装卸、替换不同的大模型内核（换脑不重写代码）。高可用状态与持久化：内置原子写与水位线幂等机制，实现断点续传与崩溃自恢复；采用“七格板”管理长任务状态，确保任务进度绝不丢

提供从底层硬件到上层应用的全栈AI架构设计与部署咨询。涵盖多模态数据（视频/音频/IMU）对齐、特征提取方案、模型训练闭环，以及基于边缘算力平台的低延迟部署架构。核心价值在于帮团队解决“云端训练到端侧部署不一致”的致命痛点，实现AI能力的快速工程化落地。

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四层功能架构（基础数据层/资产管理层/业务组织层/执行调度层）九大评测业务模块逐个写（策略模型仓库、开集视觉感知、委托企业、装配场景、机器人与执行器、验证项目配置、数据集资产、评测模板、批次调度）另外5项平台业务能力（后训练记录、量化指标与算子、场景可视化、报告与日志、测试结果）+六大系统管理+数据

1、项目包含以下核心功能模块：视频动作模型（VAM）模块、动作条件视频仿真器（ACVS）模块、测试时计算（TTC）推理模块、低质量动作修正（LAR）模块、多源异构数据训练管线。2、主要功能描述：VAM模块以共享视频扩散骨干网络（Wan-2.2-TI2V-5B）为基础，接收多视角观测、语言指令和机器人

1：标准尺度物体重建:depthsanythingv3输入多目相机外参可以生成metricdepths,然后多目图片通过sam3语义分割再通过mvsam3d可以重建出物体，再通过metricdepthspointclould即可缩放到正确的尺度.2:handshapeandposerecon:先对采

系统包含拾取传送机构、垃圾单件化分离机构、视觉分类机构与抗浪助行机构：传送机构将海滩垃圾自动拾取送入箱体，单件化机构使堆叠垃圾逐个分离便于识别，端侧视觉完成垃圾类别判别，抗浪机构保证在近岸浪涌工况下稳定作业。整机为原型机，已在海滩场景完成多轮跑测，拾取连续作业未出现卡料。

系统包含五大核心模块：视觉模块（摄像头视觉识别与目标引导）；收集模块（叶轮造流聚拢、传动带运输、舱体收集）；导航模块（激光雷达建图与组合定位、矢量控制）；储存模块（垃圾储存舱体）；动力模块（多推进器推进、配重水箱，具备抗风浪与数小时续航能力）。整机为原型机，已在近岸水域完成动态作业验证。

搭建Windows多相机同步采集上位机，完成相机内外参标定、手背模板标定、多视角三角重建与点云调试；集成IEKF时序滤波、One-Euro滤波与HM20手部骨架模型，实现鲁棒3D手部骨架跟踪、IK关节解算；支持.pcrec全链路录制回放、离线诊断，通过UDP协议输出骨骼数据对接Unity，内置参数时

基于多片STM32搭建分布式IMU采集手套，通过I2C采集手掌与各指尖9轴IMU传感数据，运行Mahony姿态滤波解算四元数；支持USB-CDC、Wi‑Fi6双链路实时传输手部姿态帧；配套Unity2022.3上位机实现3D手部模型实时可视化；内置标准化标定流程，可录制、复现手部姿态数据，支持独立构

实现九自由度IMU+磁力计的3D磁力重建与姿态解算，内置磁干扰补偿、传感器标定与诊断模块；配套Windows上位机工具，完成原始传感数据可视化、协议解码、磁力计拟合、轨迹录制回放；固件支持多硬件变体编译，自动构建带SHA256校验的BIN/HEX程序包，实现版本可追溯、实验结果可复现。

机械臂模型分6个关节，加载机械臂关节模型；关节模型的平移、旋转；机械臂模型和关节数据的联动，改变机械臂数据值控制机械臂模型变化；随机变化机械臂关节角度值。

模块化设计，各功能独立、可复用：1.FPGA采集与信号处理模块：多通道同步ADC采集、可编程激励信号生成（DDS）、实时滤波与解算；2.ARM嵌入式控制模块：外设驱动、通信协议栈（UART/SPI/I2C/CAN）、闭环控制逻辑；3.上位机监控模块：串口/USB/网口通信、实时波形显示、参数下发、数

一、核心功能模块1.多模态图像采集模块支持根据产品材质定制成像方案，可灵活选用可见光、红外、激光、超声波等多类成像传感器，适配金属、玻璃、透明薄膜、高反光工件等不同检测对象。内置工业相机、定制化光源的智能控制单元，可自动调节光源亮度、触发模式，针对复杂工业环境做抗反光、抗干扰优化，最高支持5微米级的

项目主要实现一套面向轮式移动机器人的自主运动控制系统，具备遥控运动、前进、后退、转向、速度调节、电机闭环控制、编码器里程计采集、IMU数据采集及上位机通信等功能。系统采用“底层MCU实时控制+上位机负责高级功能”的架构，由MCU负责电机FOC及实时控制，上位机负责机器人状态管理、定位、建图、路径规划

离线语音交互系统：基于Vosk轻量级中文离线语音引擎，摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词，并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈（如“好的，我要来唱歌了”）。多模态动作控制：基于ROS2Humble和C++，实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控