机器人

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、全景相机与CT影像融合、医生在UI界面根据患者病灶规划穿刺位置并下发影像位置到下位机；2、下位机根据影像位置转换成机械臂坐标下的空间位置并进行路径规划和实时碰撞检测，通过Ethercat网络4ms周期（QNX）发给驱动器；3、到达穿刺位置后，医生可通过CT室外的摇杆主从控制机械臂末端进行穿刺4、

本项目基于`robosuite`仿真环境（Lift任务），构建了一套自动化的机器人操作测试框架。通过参数化矩阵遍历，验证不同运动策略在噪声干扰下的表现差异，并输出结构化的统计分析报告。

本项目基于STM32实现两轮自平衡小车，划分传感器采集、姿态解算、控制算法、电机驱动、数据交互五大功能模块，主要功能如下：传感器采集模块：读取MPU6050陀螺仪、加速度计原始数据，获取小车角速度与加速度信息；读取电机编码器脉冲信号，采集电机实时转速。姿态解算模块：对传感器原始数据做互补滤波，过滤噪

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

项目主要分为水下ROV功能子系统和履带清淤功能子系统两大模块。水下ROV功能子系统包括：框架式载体模块、矢量布置式推进器模块、密封式水下控制舱体模块、水下观测模块、脐带缆收放模块、供电模块，实现水下五自由度运动（进退、浮沉、侧移、回转、俯仰）、自动定向定深、水下照明、水下视频采集与状态信息实时反馈等

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。

1.使用STM32F411CEU6做遥控器和小车控制单元2.支持手机蓝牙或2.4G遥控方式发送指令到小车3.小车支持超声测距，支持接收蓝牙/2.4G数据，实现前进后退转向等功能4.使用NRF24L01+PS2摇杆自制2.4G遥控

功能介绍系统覆盖「用户端+设备端+平台侧」全链路：用户端：微信小程序扫码点餐、菜单/购物车、在线支付、充值、优惠券、定时预约等。​设备端：机器人管控与远程操控、设备状态实时监控、烹饪指令下发。​平台侧：双后端服务器并行部署、分销网页、数据库安全管理。​软硬件协同：独立编写PLC等软硬件通讯协议，打通

系统包含环境建图、自主定位、全局路径规划、局部动态避障及自主巡逻模块。融合激光雷达与惯性传感器数据构建赛场地图，根据目标位置规划行驶路线，并在行进过程中避开动态障碍物；结合回环检测与重定位功能，提高建图质量与定位稳定性，实现机器人全场自主巡逻。

系统包含图像预处理、装甲板检测识别、目标运动预测及实时推理模块。结合传统视觉与深度学习模型，实现敌方机器人装甲板的实时检测与识别；利用卡尔曼滤波进行运动预测补偿，提升复杂光照和运动场景下的识别稳定性，并通过处理流程优化满足机器人实时决策需求。

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”）

系统提供基于浏览器的无人机实时监控和任务控制能力，主要包括无人机位置、姿态、电量、飞行状态及传感器状态实时显示；航点上传、巡检任务启动、探索任务控制、临时飞行点、返航和紧急降落；无人机前后左右、升降和偏航等手动控制；云台角度、相机曝光和变焦控制；视频画面显示；系统状态监控及运行日志。前后端通过Web

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

三维点云一站式处理平台，支持70+算法：体素/统计/CSF等17种滤波，ICP/GICP/NDT四种配准，RANSAC/区域增长/DBSCAN三类分割，FPFH/SHOT/Harris3D特征提取，泊松/贪婪三角化重建，两点测距三点测角，DEM栅格化体积计算，40+格式导入，自研OpenGL渲染引擎

本项目为基于ROS2Humble与JetsonOrinNano开发的激光雷达自主导航无人车控制系统，分为硬件驱动模块、激光雷达SLAM建图模块、自主路径规划模块、电机运动控制模块、远程监控调试五大模块。可实现室内环境地图构建、定点自主巡航、避障行驶、远程指令下发与状态回传功能，能够完成封闭场景下自主

AI对话机器人底座，采用双系统，搭载各种AI大模型，通过WIFI，USB，2.4G跟AI对话机器人通讯，主要负责语音采集和播放，视频采集和图像识别，模型的推理，利用本地强大的CPU和NPU处理能力，快速计算结果，然后将结果返回给AI对话机器人。

项目包含视觉目标检测模块、3D目标定位模块、机械臂运动控制模块、柔性夹爪驱动模块、人机交互监控模块五大核心模块。系统通过工业相机采集传送带上小龙虾图像，AI模型完成小龙虾检测与姿态识别，解算出小龙虾三维抓取坐标；机械臂接收坐标指令规划运动轨迹，控制柔性夹爪自适应完成抓取、投放动作；配套上位机界面实现