- 学习指南 · 4 分钟阅读
室内机器人路线图——从传感器到运动控制
连接传感、定位、地图绘制、规划和控制，然后选择 a reading path for the system you want to build.
- Fundamentals · 7 分钟阅读
ROS 2 入门指南 — 安全地跨节点、主题和分布式数据系统 (DDS) 分发机器人控制
ROS 2 是一款机器人中间件，它将感知、感知、规划和控制拆分为独立的进程，并通过 DDS 通信将它们连接起来。本文涵盖了 ROS 2 的节点、主题、服务、动作、QoS、TF2、生命周期、实现和调试等内容，并结合图表，阐述了 ROS 2 与 ROS 1 的区别以及实际操作注意事项。
- Fundamentals · 4 分钟阅读
机器人坐标变换：矩阵、四元数和TF
用数值例子说明旋转、平移和逆变换之间的关系。 quaternions and ROS frames.
- Hands-on · 11 分钟阅读
使用 rosbag2 重现机器人故障：输入、TF 和时间
构建受控回放比较并诊断重复的 TF 发布者 and mixed time sources.
- Fundamentals · 9 分钟阅读
航位推算入门——整合轮子、惯性测量单元和全球导航卫星系统以跟踪机器人的运动
航位推算是一种基础技术，它通过整合车轮旋转、惯性测量单元（IMU）读数和速度传感器数据来更新机器人的姿态和位置。本文涵盖了差速驱动运动学、误差累积、基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的校正以及在室内运输机器人和自动驾驶中的应用，并附有公式和图表。
- Fundamentals · 25 分钟阅读
激光雷达SLAM入门——如何从激光点云中确定“我在哪里”
相机通过反射光模式间接推断距离；激光雷达则直接通过激光脉冲的飞行时间测量距离。激光雷达实时定位与地图构建（LiDAR-SLAM）技术正是基于对主动测距传感器返回的点云进行配准而构建的。本文系统地从扫描匹配的两大支柱——积分交叉匹配（ICP）和无损检测（NDT）入手，逐步深入到LOAM的特征设计、回环检测和图SLAM，直至地标算法的发展历程——LeGO-LOAM、Cartographer、LIO-SAM、FAST-LIO2。
- Hands-on · 4 分钟阅读
ICP 失败的原因：初始化、异常值和对称几何
运行二维配准并区分残差、对应覆盖和 true pose error.
- Fundamentals · 19 分钟阅读
传感器融合入门——利用多种传感器构建全球统一模型
摄像头擅长感知意义，激光雷达擅长捕捉几何形状，惯性测量单元（IMU）擅长捕捉运动——但它们各自都有盲区。本文从融合这些传感器的概率和优化数学方法（卡尔曼滤波器、因子图）入手，系统地介绍了传感器融合如何将多个传感器的数据整合为一个统一的世界模型。
- Fundamentals · 10 分钟阅读
传感器融合失败的原因——时序、帧和外部校准
通过时间戳、坐标系和安装信息诊断融合失败 geometry and covariance.
- Fundamentals · 21 分钟阅读
VIO/LIO 入门——将 IMU 与摄像头或激光雷达结合用于自定位
“单独使用摄像头或激光雷达在某些情况下会失效。将这两种传感器与惯性测量单元（IMU，加速度计+陀螺仪）结合使用可以弥补这一缺陷——这就是视觉惯性里程计（VIO）和激光雷达惯性里程计（LIO）的工作原理。本文首先解释了为什么单独使用IMU无法恢复位置，然后阐述了两种设计理念——基于滤波和基于优化——以及ROVIO、OKVIS、VINS-Mono和OpenVINS等算法中的标志性算法，并最终介绍了LIO-SAM和FAST-LIO2。”
- Hands-on · 3 分钟阅读
如何评估SLAM——ATE、RPE、运行时间和故障
然后，利用合成轨迹来区分绝对误差和相对误差。 define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.
- Fundamentals · 17 分钟阅读
机器人手臂运动学入门——正向运动学、逆向运动学和雅可比矩阵
正向运动学通过关节角度确定机械臂的位置和姿态；逆向运动学解决相反的问题；雅可比矩阵通过“速度”将两者联系起来。从使用DH参数构建坐标变换，到解析逆运动学、数值逆运动学（阻尼最小二乘法）、奇异性以及冗余自由度——本书从根本上系统地阐述了控制机械臂运动的运动学原理。
- Fundamentals · 16 分钟阅读
力控制和阻抗控制入门——构建一个可以触摸的机器人
“本文从位置控制的机器人手臂接触刚体瞬间实际发生的情况入手——以及为什么这使得装配、抛光和人机交互任务变得不可能——探讨了阻抗控制（通过虚拟弹簧、阻尼器和质量将力和位移联系起来）、导纳控制（逆转这种因果关系）和混合位置/力控制（按空间方向分离位置和力），并从方程式和图表中构建了这些概念。”
- Fundamentals · 10 分钟阅读
液压系统入门——从帕斯卡原理到机器人力控制
为什么只需很小的输入就能驱动液压挖掘机的巨型机械臂？本文将泵、控制阀、油缸、液压油、传感器和控制器视为一个闭环系统，涵盖了压力/流量/效率方程、工程机械和农业机械的现有技术、电液转换以及当前研究进展，并配有图表。
- Fundamentals · 7 分钟阅读
ArduPilot入门指南——自动驾驶仪的状态估计、控制和任务设计
ArduPilot 是一款开源自动驾驶仪，它实现了车辆的传感器融合、姿态/位置控制、导航任务和故障保护功能。本文将介绍旋翼机、固定翼飞机和漫游车之间的区别，并结合图表，阐述扩展卡尔曼滤波器 (EKF)、粒子控制 (PID)、MAVLink、SITL 以及实车安全测试等内容。
- Fundamentals · 15 分钟阅读
群体控制（多机器人）入门——构建集群、队形和共识
群体控制能够解决单个机器人无法解决的问题，它仅使用“简单的局部规则”应用于多个机器人。本文从利用Boids模拟集群行为、通过共识算法达成一致，到三种编队控制方法——领导者-跟随者、虚拟结构和基于行为的控制——系统地梳理了集中式和分散式架构之间的区别，从而构建了该领域的研究框架。