bulletstart的博客

原创 机器人路径规划算法大全RRT,APF,DS,RL

本文系统梳理了机器人路径规划的核心算法与技术。首先区分了路径规划（空间无碰撞路径）与轨迹规划（含时间、运动状态），并对比了全局规划（静态环境）和局部规划（动态环境）的特点及典型算法。重点介绍了RRT系列算法及其改进方向（路径优化、探索效率、动态适应等），人工势场法（APF）及其优化方案（解决局部极小值、动态适应问题），以及动态系统调制方法和强化学习在路径规划中的应用。最后概述了OMPL开源规划库的功能定位。文章为机器人路径规划提供了全面的算法参考和技术路线图。

原创 机器人全网最全教程-从小白开始

以Franka机械臂为例，按照流程从ubuntu配置到franka机械臂环境配置，到实现Franka机械臂的运动控制，全网最全教程，从小白开始零基础成长技术树。

原创 机械臂学习指南

撰写了Franka机械臂的学习规划，供大家参考学习

原创 moviet 官方教程

https://docs.ros.org/en/melodic/api/moveit_tutorials/html/index.html

原创 VLA视觉-语言-动作模型的综述

视觉和语言基础模型在多模态理解、推理和生成方面的显著进步，激发了将此类智能扩展到物理世界的努力，推动了视觉-语言-行动（VLA）模型的蓬勃发展。尽管看似采用多样化的方法，我们发现当前的VLA 模型可以统一在一个单一框架下：视觉和语言输入由一系列 VLA 模块处理，产生一个逐步编码更具体和可执行信息的行动标记链，最终生成可执行的动作。图 1: 我们从动作标记化的视角展示了一个统一的 VLA 框架。动作标记泛指 VLA 迭代生成的任何描述性指导，最终导致动作执行，其概念超越了原始动作。

原创 机器人具身智能汇总

主要用于理解和对话。

原创 机器人具身智能

这意味着它在处理叠衣服这种长时序、复杂的操作任务上已经有了很强的底层能力。清华大学智能产业研究院（AIR）与上海人工智能实验室联合发布的。模型，是首个公开实现。

原创 机械臂强化学习项目

这里介绍机械臂的深度强化学习开源项目。

原创 关于python项目虚拟环境创建和管理的汇总

首先我要先明确一下，我推荐大家用vscode编译python项目，用conda管理python的多个虚拟环境，尽量不要使用pycharm。下面会给大家讲解虚拟环境的创建和管理教程。

原创 github克隆别人的项目并创建环境安装子模块

下面梳理一下一般克隆别人的项目并且创建环境，安装子模块的流程。

原创 pycharm跑python项目易出错的问题

1. 一定不要在pycharm终端里面创建环境安装别人的项目子模块等，有可能出现的问题就是你不报错都安装好了，但是还是识别不到子模块，原因是在创建环境的时候指定了python版本之后，每次pip install 都要强行指定python的版本。如果是自己解压的话，那安装子模块的命令就变成下面的（注意要把命令里面的文件名字various_tools和dynamic_obstacle_avoidance换成自己的子模块文件名字）下面梳理一下一般克隆别人的项目并且创建环境，安装子模块的流程。

原创 自主建图的时候搜索不到map,rviz里面显示Global Status:Error，Fixed Frame栏目下报错Frame [map] does not exist

把日志输给豆包这个错误本质是 cartographer_ros，可能是官方ros2分支的临时代码问题，或本地编译环境的依赖冲突。apt（ROS 官方已预编译好兼容 Humble 的稳定版本，可避免源码编译的冲突）。

原创 ROS2Humble学习资料汇总

鱼香ros b站上的的教材文档没有找到网页版的，但是可以在github链接里面下载的zip压缩包里找到一个foxy文件夹，然后用vscode打开里面的.md文件，就是视频对应的教材文档。

原创 ROS暑期课——小车（一）

主要的修改和调参的部分是修改文件/wall_following/ros2_ws/wall_following_behavior/wall_following_behavior/wall_follower.py。原因是ros2 launch要运行.launch文件，应该把命令改成。进入项目所在文件夹，打开终端。成功后的结果是这样的。

原创 ubuntu22.04安装ros

遇到 请问是否添加ROS和ROS2源？这个选项，可以根据自己需要选择是否添加，我这里是选择了 [1]:添加ROS/ROS2源。然后选择 [2]:更换系统源并清理第三方源，选择 [5]:一键配置:系统源(更换系统源,支持全版本。

原创 E: 仓库 “http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu jammy Release” 没有 Release 文件。N: 无法安全地用该源进行更新，

报错：E: 仓库 “http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu jammy Release” 没有 Release 文件。这个选项，可以根据自己需要选择是否添加，我这里是选择了 [1]:添加ROS/ROS2源。N: 参见 apt-secure(8) 手册以了解仓库创建和用户配置方面的细节。选择 [5]:一键配置:系统源(更换系统源,支持全版本。N: 无法安全地用该源进行更新，所以默认禁用该源。然后选择 [2]:更换系统源并清理第三方源，

原创 ROS暑期学习（1）——高通讲座笔记

原创 2025ROS夏令营学习资料汇总

模型广场

原创 3D点云数据集

A Large Dataset of Object Scans

原创 控制屏障函数详细解读

首先，对于一个定义在上的连续可微函数，定义一个与相关的集合。集合是这么定义的：我们先看一个集合里面的“上水平集”定义：上水平集（super-level set）:给定一个函数（其中是函数的定义域，通常是欧几里得空间的子集 ），对于某个实数，函数关于的定义为：用大白话讲就是 在函数的定义域里，所有能让函数值 “大于等于” 的自变量，凑在一起构成的集合，就叫关于的上水平集。因此，我们在上面定义了一个与相关的上水平集合。为什么要定义上水平集C?

原创 Ubuntu双系统迁移

怎样将win11+ubuntu双系统的ubuntu从机械硬盘迁移至固态硬盘(1)-优快云博客

原创 ros安装

配置ubuntu的软件和更新，允许安装不经认证的软件。首先打开“软件和更新”对话框，具体可以在 Ubuntu 搜索按钮中搜索。打开后按照下图进行配置（确保勾选了"restricted"， "universe，" 和 "multiverse."）

原创 深度相机全网最全指南

Intel RealSense D435i:简介、安装与使用(ROS、Python)-优快云博客

原创 urdf文件

其他链接的碰撞设置也遵循类似的模式，分别为每个链接定义了相应的碰撞几何形状和材质。子元素用于定义该链接的碰撞属性。的碰撞设置指定了其碰撞几何形状为。这个网格文件，材质为。

原创 机器人模型文件urdf介绍

URDF（Unified Robot Description Format） 是一种用于描述机器人模型的 XML 格式文件，由 ROS（机器人操作系统）社区开发，主要用于定义机器人的几何结构、运动学特性、惯性参数等。它如同机器人的 “数字蓝图”，能被 ROS 系统解析并用于仿真、控制或可视化。urdf文件的后缀名可以是.urdf，也可以是.xml我们以一个自己创建的极其简单的六自由度机器人urdf文件为例介绍urdf文件的撰写方式，下面是创建的机器人文件robot.xml代码：下面是创建urdf机械臂

原创 Mobile ALOHA全身模仿学习

可能很多小伙伴都还没接触过模仿学习，下面先介绍一下什么是模仿学习。相信你之前一定听说过强化学习，强化学习是通过智能体与环境交互，以最大化累计奖励作为目标，不断试错并优化策略的学习过程。想要全面系统的了解强化学习强推小白入门资料。

原创 机器人模仿学习调研（二）

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原创 机器人模仿学习调研

基于学习的方法已成为移动操作任务的核心解决方案，显著降低了传统工程设计的负担。其核心优势在于通过数据驱动的方式适应复杂环境，避免了手动设计规则的局限性。

原创 全网最全模仿学习入门

可能很多小伙伴都还没接触过模仿学习，下面先介绍一下什么是模仿学习。相信你之前一定听说过强化学习，强化学习是通过智能体与环境交互，以最大化累计奖励作为目标，不断试错并优化策略的学习过程。想要全面系统的了解强化学习强推小白入门资料（不是广，真的写的挺好的）。那么模仿学习则强调通过学习人类专家的示范行为，让智能体模仿专家策略的学习方式（强化学习是让智能体自己交互学习，无专家数据）。​​下面简单介绍一下模仿学习，可参考资料。

原创 为什么要使用λ-范数

原创 机器人阻抗控制入门指南

入门最难的就是区分阻抗控制，导纳控制与力位混合控制，可以参考华中科技大学李正义博士的毕业论文。

原创 Mosaic数据增强技术

Mosaic 数据增强技术是一种在计算机视觉领域广泛应用的数据增强方法。下面是Mosaic 数据增强技术原理的详细介绍。

原创 期刊论文写作注意点

下面给出关于期刊写作的几个关键注意点。

原创 做PPT的感想

你可以先叙述传统视觉伺服技术有什么难点，然后别人都是沿着某一个思路追求极致去做，比如就是从图像的三点法到四点法，然后到九点法，由于图像的位置也是从特征演变过来的，就是相当于沿着一个思路（增加点的数量）一路狂奔。但是这条路可能已经走到极限了，或者这时候有个大佬在一个很厉害的期刊上评论说这个思路已经不行，或者有局限性，或者可以考虑另一条赛道框架，比如多模态信息融合。在有大佬背书的情况下，你的创新的框架的提出就显得顺理成章了。既体现你解决了原来旧框架的问题，又有大佬给你提供支撑。

原创 贝叶斯核心原理

叶斯优化（Bayesian Optimization，简称 BO）是一种用于全局优化的算法，主要用于在未知目标函数的情况下，通过尽可能少的函数评估来找到目标函数的最优解，常用于机器学习、工程设计、科学实验等领域。

原创 贝叶斯优化算法（BO）

基于这个代理模型，贝叶斯优化使用采集函数（如期望改进、上置信界等）来决定下一个要评估的点，采集函数的作用是在探索（发现新的可能包含最优解的区域）和利用（在当前认为最有可能包含最优解的区域进行细化搜索）之间进行平衡。它通过不断地观察目标函数在一些采样点上的值，来构建一个关于目标函数的概率模型（通常是高斯过程），然后根据这个概率模型来选择下一个采样点，以期望能够快速找到目标函数的最优值。其中，m(x)是高斯过程在x点的均值，k(x,x)是x点的自协方差，κ是一个控制探索和利用平衡的参数。对于给定的输入数据集。

原创 机械臂阻抗控制

1.阻抗控制介绍。

原创 Franka阻抗控制代码

(1)把碰撞阈值robot.setCollisionBehavior设置的比较小，在遇到较大的力时会停下。(2)设置了机械臂末端远离初始点的最大距离，目前设置为0.04m，可以根据需要进行修改。下面给出的是franka机械臂的阻抗控制代码，设置了安全保护。

原创 C++项目容易犯错的点

2. 不要重复加载variables.h头文件，这样变量会被赋值两次报错。就是说如果all_inlcudes.h里面是项目的所有库文件，你在all_inlcudes.h文件里面加载了变量命名空间variables.h和variables.cpp，那么久不要重新再main.cpp里面再加载一遍variables.h和variables.cpp了。3. 大循环的迭代变量用了i，在小循环里面就不要再用变量i了，不然就会报错。4.用matlab计算逆矩阵的时候，最大奇异值的范围和施加的。

原创 深度相机(一)——深度相机模型及用途介绍

详细介绍什么是深度相机，已经深度相机的分类和应用场景