随着大语言模型（LLMs）与多模态视觉-语言模型（VLMs）在数字世界的认知能力趋于成熟，人工智能的触角正不可阻挡地向物理世界延伸。近年来，具身智能基础模型（Embodied Foundation Models）在复杂语义理解、常识推理与通用任务规划方面取得了突破性进展。然而，当试图将基于单一或局部本体数据训练的控制策略，零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）迁移到具备不同硬件拓

随着大语言模型（LLMs）与多模态视觉-语言模型（VLMs）在数字世界的认知能力趋于成熟，人工智能的触角正不可阻挡地向物理世界延伸。近年来，具身智能基础模型（Embodied Foundation Models）在复杂语义理解、常识推理与通用任务规划方面取得了突破性进展。然而，当试图将基于单一或局部本体数据训练的控制策略，零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）迁移到具备不同硬件拓

随着大语言模型（LLMs）与多模态视觉-语言模型（VLMs）在数字世界的认知能力趋于成熟，人工智能的触角正不可阻挡地向物理世界延伸。近年来，具身智能基础模型（Embodied Foundation Models）在复杂语义理解、常识推理与通用任务规划方面取得了突破性进展。然而，当试图将基于单一或局部本体数据训练的控制策略，零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）迁移到具备不同硬件拓

现有的VLA(Vision-Language-Action )模型具有这些局限性：1)大多封闭且开放；2)未能探索高效地为新任务微调VLA的方法，而这是VLAs被采用的关键组成部分。为此本工作开发了OpenVLA，一个基于97万条Open X-Embodiment机器人任务的7B参数开源VLA模型，它为通用机器人操作策略设定了新的技术前沿，它支持直接控制多台机器人，并且可以通过参数高效微调快速适应

Real-Time Plane Segmentation using RGB-D Cameras:改论文是基于depth图像做的平面检测， 根据depth得到的三维点， 根据三维点所在邻域平面法向量以及平面距原点的距离，对其进行聚类， 具体流程如下：利用depth点上下左右的点，计算出该点邻域平面的法向量；将所有的点根据上述求出来的三维法向量， 分配到三维的voxel grid里去， 这也就是第一

现有的VLA(Vision-Language-Action )模型具有这些局限性：1)大多封闭且开放；2)未能探索高效地为新任务微调VLA的方法，而这是VLAs被采用的关键组成部分。为此本工作开发了OpenVLA，一个基于97万条Open X-Embodiment机器人任务的7B参数开源VLA模型，它为通用机器人操作策略设定了新的技术前沿，它支持直接控制多台机器人，并且可以通过参数高效微调快速适应

基于视觉的具身导航是指输入机器人观测的当前图像ot​和目标图像oG​，输出当前时间步的控制动作ut​，最终到达指定地点的算法流程。

DWA/DWB采样时，采样速度会倾向于目标速度，这使得速度只会单调变化（如单调减少，或者单调增加），对于线速度而言没什么明显不合适，但对于旋转而言，则造成每条采样轨迹只能朝一个方向延伸，如下图所示（黑色表示不合理采样轨迹，绿色无箭头附着的表示合理轨迹，绿色有箭头附着的为想跟随的参考轨迹），不适用于Z字形连续弯道和需要频繁转向的动态避障，这也是一个值得优化的点。有点则在于算法简单高效，低动态场景下适

现有的VLA(Vision-Language-Action )模型具有这些局限性：1)大多封闭且开放；2)未能探索高效地为新任务微调VLA的方法，而这是VLAs被采用的关键组成部分。为此本工作开发了OpenVLA，一个基于97万条Open X-Embodiment机器人任务的7B参数开源VLA模型，它为通用机器人操作策略设定了新的技术前沿，它支持直接控制多台机器人，并且可以通过参数高效微调快速适应

VINS-FUSION源码框架及C++知识点总结VINS-FUSION程序架构前端  VINS-FUSION是港科大空中机器人实验室的开源视觉惯性导航SLAM,在此称为slam,是因为不同于VIO,它具有回环和地图复用功能,是一个完整的基于优化算法的slam系统,有关该算法介绍及其中的数学理论部分见之后的链接,在此不再讲解,而是专注于其代码实现的过程.VINS-FUSION githubVI...