通过高效微调框架（ConRFT, RIPT）、创新奖励机制（ReinboT, GRAPE）、统一训练架构（V-Triune） 及云端-世界模型支持，RL显著提升了VLA的样本效率、任务性能、泛化能力与目标对齐性，并推动其在机器人、自动驾驶等领域的快速落地。公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，具身智能，自动驾驶等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.

之前为了能够让ROS与底层能够顺利通讯，我采用可开源开发板arduino ，因为arduino有ROS的库，能够按照ROS wiki上所给的教程就可以顺利的开发，但由于arduino的局限性，我觉得是可以直接用嵌入式开发ROS 与底层的通信的，（不知道为什么我写这样理由的时候，就写不下去了） 。   在ubuntu系统下安装ROS ，安装arduino ,安装eclipse,等相关软件的安装，

SOEM的出现， 普世了这项技术。它与传统工业以太网协议的工作方式截然不同,传统方式像“邮递卡车”：主站（控制器）发出的数据帧每到一个从站（伺服驱动器、IO模块等），该从站都必须接收整个数据帧 -> 读取给自己的指令 -> 写入要发送的数据 -> 再将整个帧转发给下一个从站。最重要的是，这两者的协同不是简单的叠加，而是深度的融合。如果说EtherCAT负责的是底层的、本能的“反射”，那么ROS 2

SOEM的出现， 普世了这项技术。它与传统工业以太网协议的工作方式截然不同,传统方式像“邮递卡车”：主站（控制器）发出的数据帧每到一个从站（伺服驱动器、IO模块等），该从站都必须接收整个数据帧 -> 读取给自己的指令 -> 写入要发送的数据 -> 再将整个帧转发给下一个从站。最重要的是，这两者的协同不是简单的叠加，而是深度的融合。如果说EtherCAT负责的是底层的、本能的“反射”，那么ROS 2

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在当今数据驱动的时代，科学研究正经历着前所未有的变革。海量数据的产生、复杂模型的构建以及跨学科的合作，使得传统的研究方法面临巨大挑战。为应对这些挑战，AI技术已成为科学研究的重要赋能者，“AI for Science”正在推动新一轮科技革命的模式转换。特别是最近DeepSeek推出的R1大模型，以低成本和开源特性引领AI科研的又一革新。为加速科学研究范式变革和能力提升，助力人工智能对科学研究工作的

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey作者：Rui Qian, Xin Lai...

在当今数据驱动的时代，科学研究正经历着前所未有的变革。海量数据的产生、复杂模型的构建以及跨学科的合作，使得传统的研究方法面临巨大挑战。为应对这些挑战，AI技术已成为科学研究的重要赋能者，“AI for Science”正在推动新一轮科技革命的模式转换。特别是最近DeepSeek推出的R1大模型，以低成本和开源特性引领AI科研的又一革新。为加速科学研究范式变革和能力提升，助力人工智能对科学研究工作的

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：Benchmarking the Robustness of LiDAR Semantic Segmentation Models作者：Xu Yan, Chaoda Zheng, Zhen Li2, Shuguang Cui，and Dengxin Dai编辑：点云PCL来源：arXiv 2023欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。

文章：Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges作者：Varun Ravi Kumar, Ciaran Eising, Christian Witt, and Senthil Yogamani编译：点云PCL来源：arXiv 2022欢迎各位加入免费