ROBOTICS · EMBODIED AI · HUMANOIDS

机器人指南

从机器人学、整机硬件到具身智能、人形系统与产业落地

01 · SYSTEM MAP

先看见整台机器,再理解每个局部

机器人是机械、电气、软件、数据和现场运营共同构成的系统。任何单项能力都要在真实任务中接受检验。

FIGURE 01ROBOT SYSTEM READING MAP任务与环境身体与硬件感知、规划与控制数据与具身学习测试、部署、运维与商业结果读懂机器人,需要把算法放回身体、环境和交付结果中
任务定义系统边界,身体决定可执行动作,算法持续纠错,部署结果再反过来修改任务和设计。
02 · COMPLETE BOOK

全书目录

51 章正文覆盖机器人学基础、硬件、软件算法、具身智能、人形机器人、系统工程、应用与产业。

PART 01

先建立整机视角

从任务、环境和闭环出发,理解机器人、具身智能与学习系统各自解决什么问题。

PART 02

空间、机构与运动

先理解机器人身体怎样构成,再用坐标、运动学和动力学描述它如何运动、为何运动。

PART 03

执行、传动与移动身体

沿着电能到力矩、力矩到接触的路径,读懂关节、末端、腿足和底盘的工程取舍。

PART 04

感知、计算、通信与能源

机器人需要看见外界、感知自身、及时计算,并让数据和能量稳定穿过会运动的身体。

PART 05

感知、规划与控制

把传感器读数变成状态,再把任务变成可行轨迹和稳定动作,形成能够持续纠错的算法闭环。

PART 06

交互、软件与实时集成

把人的意图、分布式软件和硬件时序组织在一起,让算法成为可运行、可恢复的机器人系统。

PART 07

机器人学习与具身模型

理解机器人怎样从示范、奖励、互联网知识、仿真和真实交互中学习,并用严格评测判断能力边界。

PART 08

人形机器人与多种形态

把人形看作多种机器人形态中的一类系统,理解全身运动、灵巧操作和场景适配的真实难点。

PART 09

从样机走向产业

用制造、可靠性、部署、经济性、标准和人才视角判断机器人能否离开演示环境,形成长期价值。