使用URDF导出Moveit功能包MoveIt 是 ROS1 中最成熟、应用最广泛的机械臂运动规划框架，为机器人提供从模型描述到运动执行的一整套解决方案。机械臂运动规划（Motion Planning）碰撞检测（Collision Checking）逆运动学（IK）轨迹生成与执行RViz 可视化与交互。

5月23日，全球机器人顶会ICRA 2025在美国亚特兰大同期举办 WBCD 双臂机器人挑战赛决赛。WBCD 发起人、谷歌 DeepMind 研究员许倬老师莅临现场解说，与生命科学实验挑战赛负责人、Robotics and AI Institute（RAI）研究员孙凌峰现场支持本次赛事。

本文实现了通过手机传感器数据（加速度计、陀螺仪、磁力计）控制机械臂的功能。数据通过 WebSocket 从手机实时传输到本地Python脚本，脚本经姿态解算后控制机械臂运动。最后，不知道大家学‘废’了吗，控制机械臂不需要复杂的编程，有时候，只需要一部手机和一个好点子。下一期将更进一步：脱离手机，直接通过手势识别控制机械臂，实现“手在哪，臂就到哪”的自然交互。敬请期待：《松灵PIPER机械臂手势识别

一个简单的色块识别及其三维坐标提取的程序，使用OpenCV库，通过深度相机的深度信息与色彩信息进行识别，识别出的色块的三维坐标可以用于简单的机械臂抓取任务。

手把手教你用pika实现遥操作

实验结果表明，DexVLA在无需任务特定适应的情况下，能够高效完成复杂任务，如衬衫折叠和长时程任务。：扩散模型专家采用多头架构，每个头对应一个特定的机器人形态，能够有效处理跨具身数据（即不同形态的机器人数据），从而增强了模型的泛化能力。：在实验中，DexVLA展示了其在多种机器人形态（如单臂、双臂、灵巧手等）上的适应性，能够高效完成复杂任务，如衬衫折叠、分拣任务等。创新框架，通过引入扩散模型专家和