J4：具身智能机器人从入门到产业应用

课程介绍

目标人群：

• 焦虑的初学者 资料太多，路径不清，缺乏全局地图
• 瓶颈期的开发者 会调模型或会写控制 但不懂如何系统集成与落地
• 寻求转型的工程师 想切入具身智能赛道 但不确定哪个方向有 “钱景”

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课程目录

第一章 开班典礼
1-1节 开班典礼
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1.开班典礼

第二章 具身智能机器人学基础
2-1节 位姿描述与坐标系变换
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1.位姿描述与坐标系变换
2-2节 机器人正运动学基础
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1.机器人正运动学基础
2-3节 机器人逆运动学与雅可比矩阵
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1.机器人逆运动学与雅可比矩阵
2-4节 实战：用Python实现坐标变换与运动
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1.实战：用Python实现坐标变换与运动

第三章 具身智能仿真与开发工具链
3-1节 仿真环境概述与平台对比
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1.仿真环境概述与平台对比
3-2节 机器人数据格式与通信基础
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1.机器人数据格式与通信基础
3-3节 Sim2Real基础概念
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1.Sim2Real基础概念
3-4节 实战：搭建第一个机器人仿真环境
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1.实战：搭建第一个机器人仿真环境

第四章 具身智能发展历程与趋势
4-1节 具身智能定义与核心概念
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1.具身智能定义与核心概念
4-2节 发展历程：从Shakey到GPT
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1.发展历程：从Shakey到GPT
4-3节 技术突破：RT-1到RT-2演进
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1.技术突破：RT-1到RT-2演进（上）
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2.技术突破：RT-1到RT-2演进（下）
4-4节 未来趋势与产业预测
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1.未来趋势与产业预测（上）
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2.来趋势与产业预测（下）

第五章 核心技术图解
5-1节 感知层：视觉与传感器技术&决策层：AI算法与模型
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1.感知层：视觉与传感器技术&决策层：AI算法与模型
5-2节 执行层：运动控制与操作
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1.执行层：运动控制与操作（上）
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2.执行层：运动控制与操作（下）
5-3节 系统集成与通信架构
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1.系统集成与通信架构（上）
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2.系统集成与通信架构（下）

第六章 产业链与职业发展
6-1节 产业链分析：上中下游
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1.产业链分析：上中下游
6-2节 主流机器人产品介绍
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1.主流机器人产品介绍（上）
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2.主流机器人产品介绍（下）
6-3节 商业模式与市场机会
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1.商业模式与市场机会
6-4节 职业发展路径规划
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1.职业发展路径规划

第七章 数字图像处理基础（选修）
7-1节 图像表示与色彩空间
录播
1.图像表示与色彩空间
7-2节 图像滤波与边缘检测
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1.图像滤波与边缘检测
7-3节 形态学操作与特征提取
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1.形态学操作与特征提取
7-4节 图像匹配与相机标定
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1.图像匹配与相机标定

第八章 OpenCV实战应用（选修）
8-1节 OpenCV核心API与操作
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1.OpenCV核心API与操作
8-2节 实战：人脸检测与识别应用
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1.实战：人脸检测与识别应用
8-3节 实战：车道线检测系统
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1.实战：车道线检测系统
8-4节 实战：AR标记识别工具
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1.实战：AR标记识别工具

第九章 Linux基础操作
9-1节 Ubuntu在AI时代的价值和定位
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1.Ubuntu在AI时代的价值和定位
9-2节 文件系统与基础命令&用户权限与进程管理
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1.文件系统与基础命令&用户权限与进程管理
9-3节 文本处理与Shell脚本
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1.文本处理与Shell脚本(上)
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2.文本处理与Shell脚本(下)

第一十章 AI开发环境部署
10-1节 初识AI开发：你需要准备什么
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1.初识AI开发：你需要准备什么
10-2节 Docker容器技术入门与应用&Python虚拟环境与依赖管理
直播
1.Docker容器技术入门与应用&Python虚拟环境与依赖管理
10-3节 实战：GPU驱动、CUDA配置与深度学习环境完整搭建
直播
1.实战：GPU驱动、CUDA配置与深度学习环境完整搭建

第一十一章 ROS 2基础概念
11-1节 ROS 2核心概念与环境搭建
11-2节 工作空间与功能包
11-3节 节点与话题通信
11-4节 服务与动作机制

第一十二章 ROS 2编程实践
12-1节 ROS 2编程实践
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1.ROS 2编程实践

第一十三章 仿真与可视化
13-1节 Rviz可视化工具使用
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1.Rviz可视化工具使用
13-2节 实战：搭建移动机器人仿真
直播
1.实战：搭建移动机器人仿真
13-3节 实战：多节点通信应用开发
直播
1.实战：多节点通信应用开发

第一十四章 机器人硬件基础
14-1节 机器人机械结构基础
14-2节 电气系统与驱动原理
14-3节 传感器选型与集成策略

第一十五章 视觉传感器技术
15-1节 RGB摄像头原理与应用
15-2节 深度相机原理与数据处理
15-3节 相机标定与图像校正
15-4节 实战：视觉传感器数据采集
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1.实战：视觉传感器数据采集

第一十六章 激光雷达与多传感器融合
16-1节 激光雷达(LiDAR)技术原理
16-2节 点云数据处理与滤波
16-3节 IMU与编码器应用
16-4节 实战：多传感器数据融合系统
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1.实战：多传感器数据融合系统

第一十七章 深度学习基础与PyTorch（选修）
17-1节 深度学习基础回顾
17-2节 PyTorch框架核心API
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1.PyTorch框架核心API
17-3节 神经网络构建与训练
直播
1.神经网络构建与训练
17-4节 模型调优与评估方法

第一十八章 CNN与目标检测（选修）
18-1节 CNN架构与图像分类
18-2节 YOLO目标检测原理
18-3节 实例分割与Mask R-CNN
18-4节 实战：训练多类目标检测模型
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1.实战：训练多类目标检测模型

第一十九章 模型部署与应用（选修）
19-1节 模型导出与ONNX转换
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1.模型导出与ONNX转换&TensorRT加速推理
19-2节 TensorRT加速推理
19-3节 实战：模型部署到仿真机器人
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1.实战：模型部署到仿真机器人
19-4节 实战：实时视频流物体检测
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1.实战：实时视频流物体检测

第二十章 数据采集流程与规范
20-1节 数据采集流程设计
20-2节 行业规范与质量标准
20-3节 高质量数据集构建策略

第二十一章 标注工具实操
21-1节 2D图像标注：Labelme与CVAT
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1.2D图像标注：Labelme与CVAT
21-2节 3D点云标注：Label Studio 3D
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1.3D点云标注：Label Studio 3D
21-3节 视频与轨迹数据标注
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1.视频与轨迹数据标注
21-4节 实战：构建机器人抓取数据集
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1.实战：构建机器人抓取数据集
21-5节 实战：自动驾驶3D检测框标注
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1.实战：自动驾驶3D检测框标注

第二十二章 图形化编程与任务编排
22-1节 图形化编程与任务编排
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1.图形化编程与任务编排
22-2节 机器人技能库调用与组合
22-3节 常见场景任务开发
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1.常见场景任务开发
22-4节 人机交互界面设计
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1.人机交互界面设计
22-5节 实战：智能巡检机器人应用
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1.实战：智能巡检机器人应用
22-6节 实战：语音控制服务机器人
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1.实战：语音控制服务机器人

第二十三章 项目实战
23-1节 需求分析与方案设计
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1.需求分析与方案设计
23-2节 传感器选型与数据采集
23-3节 任务开发与功能实现
23-4节 系统集成与联调
23-5节 现场测试与问题排查
23-6节 项目文档编写与汇报
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1.项目文档编写与汇报