01
人形机器人概述
发展史、典型应用场景（家庭服务/工业巡检/教育科研）、课程目标与学习路径
入门概览
02
运动学基础（上）
刚体变换、旋转矩阵、欧拉角、四元数，以及在机器人描述中的应用
数学刚体
03
运动学基础（下）
齐次变换矩阵、正运动学建模（D-H参数法）、逆运动学求解思路
D-H逆解
04
轨迹规划入门
关节空间 vs 笛卡尔空间规划、梯形速度规划、S形速度规划
轨迹速度
05
ROS2基础与环境搭建
ROS2 Humble安装、工作空间创建、节点与话题通信实战
ROS2环境
06
机器人模型描述
URDF与XACRO文件编写、在Rviz2中可视化你的机器人模型
URDFRviz2
07
仿真环境搭建
Gazebo与ROS2集成、添加传感器（IMU/相机/激光雷达）、创建仿真世界
Gazebo传感器
08
状态估计基础
卡尔曼滤波原理、扩展卡尔曼滤波（EKF）在机器人定位中的应用
滤波EKF
09
传感器数据处理
IMU数据读取与滤波、里程计数据融合、视觉特征提取简介
IMU里程计
10
机器人定位技术
蒙特卡洛定位（MCL）、自适应蒙特卡洛定位（AMCL）在ROS2中的实现
MCLAMCL
11
全局路径规划
Dijkstra算法、A*算法原理与实现、ROS2 Nav2中的全局规划器配置
A*Nav2
12
局部路径规划
动态窗口法（DWA）、时间弹性带（TEB）算法、ROS2 Nav2中的局部规划器
DWATEB
13
人形机器人步态规划（上）
双足行走的稳定性判据（ZMP）、线性倒立摆模型（LIPM）
ZMPLIPM
14
人形机器人步态规划（下）
步态生成器设计、步态切换与过渡、仿真验证
步态切换
15
全身运动控制
任务空间控制、零空间投影、多任务优先级控制
WBC零空间
16
力矩控制基础
PD/PID控制、计算力矩控制、阻抗控制原理
力矩阻抗
17
MPC在机器人控制中的应用
模型预测控制原理、线性MPC求解、在步态控制中的实战
MPC预测
18
强化学习入门
马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning、深度Q网络（DQN）基础
RLDQN
19
基于强化学习的步态学习
PPO算法原理、在仿真环境中训练人形机器人行走
PPO训练
20
Sim-to-Real迁移
领域随机化、系统辨识、仿真到真机的策略迁移技巧
迁移随机化
21
视觉感知与目标跟踪
YOLO目标检测、DeepSORT多目标跟踪、在机器人上的部署
YOLODeepSORT
22
人机交互基础
语音识别（Whisper）、自然语言理解、情感识别简介
语音NLP
23
人形机器人抓取规划
抓取姿态检测、运动规划、力控抓取策略
抓取力控
24
多传感器融合定位
图优化SLAM、因子图、Cartographer在ROS2中的使用
SLAMCartographer
25
实时操作系统与机器人
RT-Linux配置、实时任务调度、控制周期抖动优化
RTOS抖动
26
系统集成与调试
ROS2组件化编程、多机通信、日志分析与可视化调试
集成调试
27
安全性与可靠性
碰撞检测与规避、急停机制、故障诊断与恢复
安全急停
28
项目实战（一）
搭建完整的人形机器人仿真系统，实现从感知到行走的闭环
实战仿真
29
项目实战（二）
真机部署与调试，解决实际行走中的平衡与避障问题
真机部署
30
前沿与展望
人形机器人最新进展（特斯拉Optimus、Figure 01）、未来趋势与学习建议
前沿趋势