查看项目详情 集成 VLM 多模态理解、Schema 验证规划、Lula IK/RRT 运动规划、Isaac Sim 仿真与几何验证的自主机器人操作系统，实现感知-规划-执行-验证的完整闭环与自动重规划能力。
- Lula IK + RRT 混合规划：warm-start 连续 IK + 碰撞避障全局路径搜索
- Schema 验证安全规划：禁止底层运动指令，防止 VLM 幻觉生成不安全参数
- 稀疏关键姿态扩散：minimum jerk 插值生成 C² 连续轨迹，满足动力学约束
- 双臂协同控制：实时 TCP 间距约束（18cm）+ 力反馈独立双指抓取
- 文件桥接通信：零依赖跨进程集成 ROS2 与 Isaac Sim，支持心跳与独占控制
VLA ROS2 Lula RRT Isaac Sim cuRobo VLM Python
8-25ms IK 求解
0.5-3s RRT 规划
±3.5cm TCP 精度
78% 重规划成功率
GitHub
查看项目详情 基于 Tron2 双臂机器人构建的 Expert → Data → ACT → Evaluation 闭环优化系统，系统性解决从数据采集到策略部署的全链路质量问题，覆盖单臂调整、双臂抓举、双碗堆叠和三碗长时序堆叠四类递增难度任务。
- ACT 数据契约：16维双臂状态空间、三相机语义顺序、action/qpos 时序对齐校验
- 训练策略优化：KL权重Warmup、分层学习率、高EMA系数、Keyframe-Aware采样
- Expert 轨迹优化：阶段化任务分解、实时放置对齐、抓取候选fallback策略
- 评测基础设施：固定Seed rollout、分层堆叠评分、多维度模型选择
ACT PyTorch 模仿学习 RoboTwin SAPIEN cuRobo
0%→20% T4 Expert成功率
≥17.7% 采集速度提升
6500 epochs 训练完成度
查看项目详情 基于ROS2架构的机器人自动瞄准跟踪系统，涵盖装甲板检测、位姿解算、多传感器融合跟踪与弹道补偿的完整管线。同时负责UE5虚实仿真环境的搭建，实现算法在虚拟和真实环境下的闭环验证。
- ROS2架构：Component节点封装、TF2坐标系转换、DDS实时通信
- 装甲板检测：OpenCV灯柱检测、PnP位姿解算、Ceres BA联合优化
- 目标跟踪：EKF多传感器融合 + 四阶龙格库塔弹道补偿
- UE5虚实仿真：搭建竞技场景，实现算法双向闭环验证
ROS2 OpenCV PnP Ceres EKF C++ UE5 Docker
±1.5° 跟踪精度
60fps 检测帧率
一等奖 全国赛
查看项目详情 基于YOLOv10 + PnP + BA + PoseNet多模型融合的骰子6D姿态估计系统，训练损失MAE低至0.034 rad。支持图像、视频与实时屏幕捕获多源输入，PyQt5交互界面提供参数调节与结果检查。
- 多模型融合策略：YOLO目标检测 + PnP初始位姿 + Ceres BA优化 + PoseNet回归
- 多源输入：图像文件、视频流、Windows实时屏幕捕获
- PyQt5交互界面：参数调节、模式切换、3D轴投影可视化
- 模块化架构：易于扩展新算法与模型
YOLOv10 PnP Ceres PoseNet PyQt5 Python
0.034 rad 训练损失MAE
95%+ 检测mAP
GitHub
CycleGAN 艺术风格迁移及3D纹理渲染系统
独立完成 基于CycleGAN实现任意风格图像的艺术风格迁移，并整合Blender自动化渲染管线，将迁移结果作为3D模型的纹理贴图完成高质量渲染输出。
- CycleGAN模型训练与调优，实现任意风格间的双向迁移
- Blender Python脚本自动化纹理贴图 + 批量渲染管线
- Docker容器化部署，保证环境一致性
CycleGAN PyTorch Blender Python Docker
RoboMaster 全国赛备场调度系统
独立开发 为RoboMaster全国赛队伍的场地训练时间调度开发的Web应用，支持队员排班、时段预约和冲突检测，显著提升团队备场效率。
- Vue3响应式排班系统，支持多队伍、多时段灵活调度
- 冲突检测算法确保无重复预定
Vue3 JavaScript Vite