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学习路线

系统化的成长路径，从基础到进阶，一步一个脚印。

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RBT

AI 具身智能机器人开发路线

融合 ROS、机器视觉与端侧 AI，从底层控制到具身智能的机器人开发路径。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
机器人学与编程基础
掌握 Python / C++ 与线性代数基础，理解坐标变换、运动学基础与机器人系统整体组成。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
ROS 2 与仿真环境
搭建 ROS 2 开发环境，掌握节点、话题、服务与参数机制，熟悉 Gazebo 等常用机器人仿真工具。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
机器视觉与感知
学习 OpenCV 与深度学习视觉方案，实现目标检测与姿态估计，理解相机标定与点云处理基础。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
导航与运动控制
掌握 SLAM 建图、路径规划与底盘运动控制，让机器人具备自主移动与避障能力。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
端侧 AI 与具身智能
将大模型与视觉语言模型部署到端侧设备，结合机械臂与移动底盘实现感知-决策-执行的闭环。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
整机集成与实战项目
综合电机驱动、传感器与 AI 能力完成整机联调，通过真实项目锻炼调试与工程化能力。
预计 约 3 周 相关教程 →