项目概述 / Project Overview
硬件系统创新
全新解耦式机械结构设计，剥离专用机器人硬件依赖，保持统一观测视角，支持多品牌机械臂快速适配部署。
算法框架优化
替换传统复杂视觉惯性里程计方案，采用成熟商用追踪模块，在保证定位精度的同时极大简化部署与调试成本。
开源数据集贡献
构建万级真实轨迹演示数据集，覆盖22类日常交互任务，配套数据校验、处理与算法接入完整研究生态。
研究内容
系统整体架构
研究内容
- 机械臂操作数据采集系统的硬件模块化设计
- 低成本高精度位姿追踪方案的研究与实现
- 大规模演示数据集的构建与标准化处理
- 模仿学习算法的适配与性能验证
技术路线
- 硬件系统：模块化设计、快速组装、跨平台兼容
- 软件系统：数据采集、预处理、格式转换、算法对接
- 数据集：多任务覆盖、高质量标注、开源共享
技术栈
- 硬件：3D打印、嵌入式系统、传感器集成
- 软件：Python、ROS、PyTorch、TensorFlow
- 算法：模仿学习、强化学习、计算机视觉
关键数据
研究内容
02~4px 14px regular (#4E5969)
数据集规模：10000+真实轨迹
用于训练通用机械臂操作策略的高质量真实世界演示数据
技术路线
15~16px PingFang (#4E5969)
任务类别：22项日常操作任务
涵盖拾取、放置、组装、操作等多种真实环境交互场景
设计理念
15~16px PingFang (#4E5969)
适配平台：多类型机械臂兼容部署
支持Flexiy、Franka、Z1等主流机械臂，无需定制化改造