01
人形机器人概述
发展历程、典型平台介绍、抓取任务的重要性
🤖 概论📖 背景
02
机器人运动学基础
刚体变换、齐次坐标、正运动学与逆运动学
📐 数学⚙️ 运动学
03
手部机构设计
灵巧手 vs 夹爪、自由度配置、驱动方式选择
🖐️ 机构🔧 设计
04
抓取规划基础
抓取分类、力封闭与形封闭、接触模型
📋 规划🔄 接触
05
运动规划入门
关节空间规划、笛卡尔空间规划、轨迹插值
🗺️ 规划📈 轨迹
06
抓取姿态生成
基于几何的方法、基于采样的方法、基于学习的方法
🎯 姿态🧠 学习
07
逆运动学求解
解析法、数值法（Jacobian迭代）、IKFast工具使用
🔢 数值🛠️ IKFast
08
碰撞检测基础
AABB、OBB、GJK算法、FCL库介绍
💥 碰撞📦 包围盒
09
抓取稳定性分析
力分析、摩擦锥、最小握力计算
⚖️ 稳定🧲 摩擦
10
视觉引导抓取
相机标定、手眼标定、目标检测与位姿估计
👁️ 视觉📷 标定
11
点云处理基础
PCL库入门、滤波、分割、特征提取
☁️ 点云📊 PCL
12
抓取点检测
基于几何特征、基于深度学习（GraspNet等）
📍 检测🧠 GraspNet
13
运动学约束下的抓取
可达空间分析、奇异性规避
🚧 约束🔄 奇异
14
动态抓取
移动抓取、传送带跟踪抓取
🏃 动态📦 传送带
15
双臂协调抓取
主从控制、力位混合控制、协同规划
🤝 双臂⚙️ 协同
16
力控制基础
阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制
💪 力控⚡ 阻抗
17
抓取执行中的柔顺控制
被动柔顺、主动柔顺、变阻抗控制
🪷 柔顺🔄 变阻抗
18
抓取失败检测与恢复
滑移检测、重试策略、重新规划
⚠️ 失败🔄 恢复
19
仿真环境搭建
Gazebo、MuJoCo、PyBullet介绍与对比
💻 仿真🕹️ Gazebo
20
ROS2基础
节点、话题、服务、动作、TF变换
🤖 ROS2📡 通信
21
MoveIt2框架
运动规划、碰撞场景、规划场景、OMPL插件
🏗️ MoveIt2🧩 OMPL
22
抓取任务仿真实现
从感知到执行的完整流程
🎬 仿真📋 流程
23
真实机器人部署
硬件接口、实时控制、安全策略
🔌 部署🛡️ 安全
24
抓取数据集
GraspNet-1Billion、EGAD、Falling Things
📊 数据集📦 GraspNet
25
深度强化学习抓取
DQN、DDPG、PPO在抓取中的应用
🧠 强化学习🎮 DRL
26
模仿学习抓取
行为克隆、DAgger、扩散策略
👤 模仿📋 策略
27
抓取中的物体分类
刚性物体、可变形物体、铰接物体
📦 分类🔄 铰接
28
特殊物体抓取
透明物体、镜面物体、小零件
🔮 特殊⚙️ 小零件
29
人机协作抓取
意图识别、安全交互、共享控制
🤝 协作🧑🤝🧑 人机
30
前沿趋势
触觉传感、灵巧操作、通用抓取策略、大模型应用
🚀 前沿🧠 大模型