本文详细介绍了SO101机械臂的组装过程，包括物料购买指南、3D打印参数配置和机械臂校准步骤。SO101是SO100的改进版本，简化了组装流程，无需拆卸舵机齿轮。系统包含主动臂和从动臂，分别使用不同减速比的舵机，总成本约1252.6元。文章提供了3D打印件的下载路径和打印参数，并强调主动臂与从动臂在末端执行器上的差异。最后着重讲解了机械臂中位校准这一关键步骤，为具身智能体验提供实用指导。

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C/C++网络编程面临平台兼容性差、依赖管理复杂等问题。Mongoose网络库通过极简设计（仅两个核心文件）提供了跨平台解决方案，支持HTTP、WebSocket等多种协议。其事件驱动架构采用连接管理器(mg_mgr)和回调机制，实现高效并发处理。轻量级特性使其适用于嵌入式系统，单线程事件循环模型(mg_mgr_poll)通过非阻塞I/O提升性能。Mongoose解决了C/C++网络编程的跨平台难

一、TOPPERS计划       TOPPERS/ASP内核（以下，简称ASP内核）作为TOPPERS新世代内核的基石，是由TOPPERS  Project 开发的一个实时内核。ASP内核是在遵循uITRON4.0规范的实时内核TOPPERS/JSP内核的基础上扩张，改良而成的。         由于ASP内核是未来TOPPERS计划的基础，所以在结构上合实现上尽可能完善，以方便

一、嵌入式软硬件开发现状          随着电子技术的不断发展，各类硬件的性能不断提升，而成本和使用难度却在不断下降。硬件的日益成熟和稳定，让嵌入式软件成为了，嵌入式开发中的关键问题。但是纵观现在的嵌入式开发现状，虽然占据了系统开发的大部分时间，可还是显得有点力不从心，很难满足用户的需求，主要表现在以下几个方面：        （1）开发复杂：传感器、驱动器等硬件功能越来越多，

本文系统介绍了多模态大语言模型(MLLMs)的发展与应用，重点分析了LLAVA和Flamingo两大代表性模型。LLAVA通过融合视觉编码器和语言模型，实现了细粒度视觉理解和基于图像的对话能力；Flamingo则采用Perceiver Resampler架构，在跨模态少样本学习方面表现突出，支持视觉问答、图像描述等任务。文章详细阐述了这些模型的核心原理、技术特点及实际应用场景，并提供了示例代码和效

华盛顿大学与博世AI中心联合推出STRAP框架，突破机器人少样本学习瓶颈。该方案通过子轨迹分割技术将复杂任务拆解为原子动作，利用预训练视觉模型提取鲁棒特征，并创新性提出S-DTW算法实现细粒度跨任务检索。实验表明，STRAP能有效解决传统方法在多任务负迁移、检索粒度不合理和视觉差异敏感等方面的痛点，使机器人仅需少量演示即可快速掌握新技能。这一突破为家庭服务机器人的实际应用提供了更高效的模仿学习方案

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本文探讨了如何利用近端策略优化算法（PPO）让六足机器人在仿真环境中自主学习行走。研究通过建立包含机体姿态和18个关节角度的状态空间，设计合理的奖励函数，使机器人从零开始逐步掌握行走技能。文章详细解析了从环境建模到PPO策略优化的全过程，展现了一个典型的仿生智能进化案例，为智能机器人自主运动学习提供了新思路。