嵌入式开发板是一种专门设计用于嵌入式系统开发的硬件平台，它集成了微处理器、内存、存储、输入输出接口等核心组件于单块印刷电路板上。与传统的PC不同，嵌入式开发板具有体积小、功耗低、成本适中、可定制性强等特点，是快速原型开发和产品验证的理想选择。

NavA3提出了一种分层智能导航框架，通过全局策略（语义推理与空间规划）和局部策略（精确目标定位）实现复杂指令引导下的具身导航。全局策略利用视觉语言模型解析高级指令并确定目标区域，而局部策略则采用NaviAfford模型进行空间感知的对象定位。该系统能够理解人类日常指令（如"我想喝咖啡"），推理目标对象（咖啡机）及可能位置（茶水间），并在目标区域内进行精确搜索。该研究为具身智能

具身智能与机器人控制学习路线 本文梳理了机器人控制领域的学习资源与项目，重点介绍了四足机器人、轮腿机器人和人形机器人三大类别的典型项目。基于强化学习和MPC的控制方法，推荐了从入门到高级的学习路径，包括： 四足机器人：推荐rl-mpc-locomotion和ABS项目作为入门 轮腿机器人：Wheel-Legged-Gym适合初学者 人形机器人：humanoid-gym和FLD项目适合进阶学习 特别

最近在尝试着用这个项目来做一些工作，我们知道imu与lidar的外参比较难标定，而OpenCalib提出了手动和自动标定两种方式。我们本文将会学习如何完成Lidar_imu自动标定，并学习如何拿到自己的数据来完成离线标定。

模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）是自动驾驶和机器人领域中一种强大的控制方法，它通过优化未来一段时间内的系统行为来实现控制目标。本文将从控制理论和优化的角度，深入浅出地介绍MPC及其在自动驾驶领域的应用。MPC由三个主要部分构成：PID图所示，两个回路之间没有交叉，就像二者是相互独立一样,如果系统（Plant）足够大，因为调参十分困难MPC的优势：可以处理

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具身智能（Embedded AI）对于实现通用人工智能（AGI）至关重要，是连接网络空间和物理世界的各种应用的基础。最近，多模态大模型（MLM）和世界模型（WMs）的出现因其卓越的感知、交互和推理能力而引起了人们的广泛关注，使其成为具身智能体大脑的一种有前景的架构。这里我们主要分析四个主要的研究目标：1）具身感知，2）具身交互，3）具身代理，4）仿真到真实的适应。其实现在主要的工作还是集中在2D场

具身智能（Embodied Intelligence）是指通过物理体（如机器人或生物体）与环境进行互动而获得的智能。这种智能强调身体在认知过程中的重要性，认为智能不仅仅是大脑的功能，还包括身体的感知、运动和与环境的交互。具身智能的研究领域涉及机器人学、认知科学、神经科学等，重点在于如何通过身体的运动和感知来实现智能行为。而人形机器人与具身智能最近两年有效的结合到了一起，并以openloong为首，

Libero数据集转换指南 本文介绍了如何将Libero机器人操作数据集转换为LeRobot格式，以便在LeRobot框架中进行机器人学习和研究。主要特点包括： 双格式支持：转换器同时支持RLDS和HDF5两种格式的Libero数据集 自动检测：内置格式检测器可自动识别输入数据格式 标准化输出：将不同来源的数据统一转换为LeRobot标准格式 模块化架构：采用HDF5处理器和RLDS处理器分别处理

教师模型先定义 三个隐藏层fc1，fc2，fc3self.dropout = nn.Dropout(p = 0.5) # 使用dropout防止过拟合x = self.relu(x) # 前向传播使用线性整流relu激活函数return x# 学生模型return xmodel = StudentModel() # 从头先训练一下学生模型# 设置交叉损失函数 和 激活函数epochs = 3# 训