掌握 Transformer、Attention、ViT、VLM、多模态 Token、行为克隆和机器人动作表示。重点研究 DINOv2、SigLIP、MLP Projector、Llama 2、Action Tokenization，以及模型训练时的损失函数和动作归一化。先在 LIBERO 等基准环境验证，再研究动作坐标系、控制接口、安全约束以及 Flexiv 机械臂的数据采集与部署。阶段二：读懂

【代码】第十六届蓝桥杯python B组。

最小二乘法 质量-阻尼-刚度动力学方程

最关键的学习原则是：先做一自由度，再做二连杆，最后才上六轴机械臂；这个项目很小，却能覆盖力控中最重要的概念：接触、刚度、滤波、延迟、稳定性与参数整定。目标：能够说明导纳控制和阻抗控制的区别，并独立搭建一个单方向恒力控制器。可以理解成：“机器人偏离目标位置时，应该表现出多硬、多软”。注意：滤波越强，延迟通常越大；可以把它理解成：“受到力后，机器人应该怎样运动”。目标：理解“为什么闭环控制可以让系统跟