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、垃圾单件化机构、分类存储机构、抗浪助行机构等核心模块，实现海滩垃圾的自动拾取、单件化处理与分类回收；配套垃圾中转回收站、机器能源充电站与云端数据处理中心，构建“机器人作业+云端管理”的一体化垃圾处理闭环，支持环境与生物信息采集、远程监视与数据化管理。

系统包含五大核心模块：视觉模块（4000万像素摄像头视觉识别，识别精准度95%）；收集模块（叶轮造流聚拢垃圾、传动带运输、升降侧舱液位吸附收集）；导航模块（高精度雷达复合定位与建图，智能自适应矢量控制，导航与控制一体化）；储存模块（垃圾承载量60kg以上）；动力模块（4推进器推进，1000瓦以上功率

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

本项目以一台搭载树莓派和激光雷达的轮式小车为核心，集成了以下几个完整的功能模块：1、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”）

具有视觉检测功能，触觉感知，同时视觉触觉感知融合（特征级融合）去综合性判断裂纹的坐标，长度，宽度，深度，最终能够输出检测到的裂纹尺寸以及位置以及置信度等等。但是由于触觉感知的代码以及感知融合的部分的代码有保密条例，不能公开，下方提供的仅仅是视觉部分的代码以及操控CNC与推杆控制传感器进一步检测的部分

标定模块：相机内参标定，相机和机械臂手眼标定。感知模块：通过深度相机（如IntelRealSense）采集物体RGB-D数据，结合深度学习模型实现目标物体检测识别。路径规划模块：基于喷涂工艺参数（如喷枪距离、角度、流量），利用强化学习或几何算法生成自适应喷涂轨迹，支持实时避障与轨迹优化。运动控制模块

1、功能模块（41IP/11品类）：状态估计(8):KF-1D/EKF/UKF/AKF/SR-KF等卡尔曼变体全系数字滤波(9):IIR低通/FIR全系(低通/高通/带通/带阻)/CIC抽取/EMA电池模型(4):Thevenin-1RC/2RC,PNGV,EIS阻抗谱数学库(4):BlockFlo

本地部署的个性化AI对话应用，具备长期记忆、成长分析、联网搜索、语音识别/合成、图片理解与网页端交互。独立完成全流程：基于Ollama/llama.cpp的大模型本地部署（8GB显存下量化与显存调优）、LLaMAFactory+QLoRA微调（解决回复过长、思考外露、风格不稳问题）、四层记忆系统设计

场景包含UR5e机械臂与夹爪、传送带、抓取区、物料生成、目标位置、动态障碍和控制对象；支持ROS2消息通信、关节状态与控制数据交互、场景对象发布以及MoveIt相关消息资源，可用于机械臂抓取流程和自动化场景联调。

基于RK3588，实现如下功能：1、集成Monado作为XR运行时；2、集成Mediapipe作为手势；3、集成basaltvio算法用来实现SLAM计算

该系统是为配套硬件定制的一套包含硬件控制、用户管理、数据管理、图像检测、AI检测子系统等多功能于一体的软件系统。硬件控制模块通过以太网、串口、USB等方式实现与硬件控制单元的通讯，如PLC、X-Ray发射器、X-Ray成像控制器、异常执行机构等，从而实现对硬件设备的操控；用户管理模块实现了角色分配与

针对农田中病虫害日渐严重，农药施用混乱的问题，利用基于卷积神经网络的YOLOV11目标检测算法，建立用于监测农田病虫害的智能识别模型，通过轮足式巡检机器人搭载摄像头方法进行实时巡检。

模型转换与部署：实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路，适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理：设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线，最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法：集成了动态阈值分割与逆透视变换（IPM）算法，解决了复杂光照下