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分享机器人学（Robotics）学习大纲
| 学习阶段 | 核心模块 | 知识点（含 2024-2025 最新技术） | 学习网站（含有效网址） | GitHub 项目地址 | 学习视频网站（含有效网址） |
| 基础奠基阶段（3-4 个月） | 数学与物理基础 | 1. 核心数学：线性代数（矩阵运算、齐次坐标、特征值分解、张量）、概率论（高斯分布、贝叶斯估计、概率机器人基础）、微积分（多元微分、积分、变分法）、常微分方程（动力学建模）、优化理论（梯度下降、二次规划、凸优化）；2. 物理基础：经典力学（运动学、动力学、静力学）、刚体运动、流体力学（水下机器人适配）、电磁学（电机原理）；3. 机器人数学工具：李群与李代数（SO(3)、SE(3)）、齐次变换、雅可比矩阵、欧拉角与四元数 | 1. 3Blue1Brown 线性代数（https://www.3blue1brown.com/）；2. MIT OpenCourseWare 经典力学（https://ocw.mit.edu/courses/physics/8-01sc-classical-mechanics-fall-2016/）；3. 凸优化教程（https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/）；4. 李群李代数入门（https://www.cs.cmu.edu/~kmcrane/Projects/LearningSO3/）；5. 概率机器人官网（https://probabilistic-robotics.org/） | 1. https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra；2. https://github.com/ashishpatel26/Mathematics-for-Machine-Learning；3. https://github.com/ethz-asl/lie-group-simulations；4. https://github.com/ros/geometry2（几何数学工具）；5. https://github.com/scipy/scipy/tree/main/scipy/optimize（优化工具） | 1. B 站《线性代数的本质》（https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E/）；2. MIT 经典力学公开课（https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP62esZEwffjMAsEMW_YArxYC）；3. B 站 李群李代数与机器人运动（https://www.bilibili.com/video/BV1zt411G7Vn/）；4. YouTube 概率机器人基础（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；5. 中国大学 MOOC《工程力学》（https://www.icourse163.org/course/HIT-1001907009） |
| 编程与机器人开发环境 | 1. 核心编程语言：Python（算法原型）、C++（机器人实时控制）、MATLAB（仿真与建模）；2. 开发工具：Git/GitHub、CMake、Visual Studio Code、PyCharm、MATLAB R2024b；3. 机器人操作系统：ROS 2 Humble（核心框架、节点、话题、服务、参数服务器）、ROS 1 Noetic（过渡学习）；4. 仿真环境：Gazebo Garden、Webots、V-REP（CoppeliaSim）、MATLAB Simscape Multibody；5. 开发环境搭建：Ubuntu 22.04 + ROS 2 配置、仿真环境与物理引擎适配 | 1. ROS 2 官方文档（https://docs.ros.org/en/humble/）；2. Gazebo 官网（https://gazebosim.org/home）；3. Webots 官网（https://cyberbotics.com/）；4. C++ 官方教程（https://www.cplusplus.com/doc/tutorial/）；5. Python 官方文档（https://www.python.org/doc/）；6. MATLAB 机器人仿真文档（https://www.mathworks.com/help/robotics/） | 1. https://github.com/ros2/ros2；2. https://github.com/gazebosim/gz-sim；3. https://github.com/cyberbotics/webots；4. https://github.com/TheAlgorithms/C-Plus-Plus；5. https://github.com/TheAlgorithms/Python；6. https://github.com/ros-industrial/ros2_tutorials | 1. B 站 ROS 2 入门到精通（https://www.bilibili.com/video/BV1dY4y1G7iZ/）；2. YouTube ROS 2 教程（https://www.youtube.com/watch?v=Z782P1J7840）；3. B 站 Gazebo 仿真环境搭建（https://www.bilibili.com/video/BV1YT411g7br/）；4. MATLAB 机器人仿真教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0）；5. 慕课网 C++ 机器人开发（https://www.imooc.com/course/list?c=cplusplus&keyword=机器人） | |
| 机器人学入门认知 | 1. 核心概念：机器人定义、分类（工业/服务/移动/协作/医疗/水下/空中机器人）、发展历程（传统机器人→智能机器人→自主机器人）；2. 核心技术体系：机械设计、运动学、动力学、控制、感知、规划、交互；3. 应用场景：工业制造、物流仓储、医疗手术、家庭服务、农业植保、太空探索、救灾救援；4. 2025 行业趋势：大模型驱动自主机器人、数字孪生机器人、柔性协作机器人、多机器人集群、端侧智能增强 | 1. 机器人学手册官网（https://www.springer.com/gp/book/9783540303015）；2. IEEE Robotics and Automation Society（https://www.ieee-ras.org/）；3. 机器之心机器人专栏（https://www.jiqizhixin.com/tag/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA）；4. 新智元机器人AI专区（https://www.zhidx.com/tag/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA）；5. 国际机器人联合会（https://ifr.org/） | 1. https://github.com/ahundt/awesome-robotics；2. https://github.com/ros/awesome-ros；3. https://github.com/vincentfpgarcia/awesome-robotics-libraries；4. https://github.com/roboticslab-uc3m/awesome-robotics-projects；5. https://github.com/keon/awesome-nlp#robotics | 1. B 站《机器人学发展简史》（https://www.bilibili.com/video/BV1fV4y1o7aQ/）；2. YouTube Robotics 入门教程（https://www.youtube.com/watch?v=J_0qvRt4LN8）；3. 斯坦福 CS223A 机器人学导论（https://www.youtube.com/watch?v=5q843aWt2ls）；4. B 站 全球顶尖机器人案例盘点（https://www.bilibili.com/video/BV1Mb411i7oe/）；5. 慕课网 机器人技术导论（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=机器人） | |
| 机器人机械基础 | 1. 机械结构设计：连杆机构、关节设计（旋转/移动关节）、传动机构（齿轮/皮带/丝杠）、末端执行器（夹爪/吸盘/工具）；2. 材料与选型：金属材料、复合材料、柔性材料（柔性机器人适配）；3. 驱动系统：电机（直流/交流/步进/伺服电机）、舵机、液压/气动驱动；4. 传感器基础：位置传感器（编码器）、力/力矩传感器、视觉传感器、惯性传感器；5. 机器人标定：运动学标定、传感器标定、精度优化 | 1. 机械设计手册官网（https://www.mechanicaldesignhandbook.com/）；2. 伺服电机技术网（https://www.servomotor-tech.com/）；3. 传感器技术指南（https://www.sensor-technik.de/en/）；4. 机器人标定教程（https://www.cs.cmu.edu/~rasc/Download/Calibration/）；5. 柔性机器人材料网（https://www.flexible-robotics.com/） | 1. https://github.com/roboticslab-uc3m/roboticslab-manuals；2. https://github.com/ros-industrial/ur_robot_driver（机械臂驱动）；3. https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_PCA9685（舵机控制）；4. https://github.com/IntelRealSense/librealsense（传感器驱动）；5. https://github.com/flexrobotics/flex_robotics_framework | 1. B 站 机器人机械结构设计（https://www.bilibili.com/video/BV1yh4y1o7qZ/）；2. YouTube 伺服电机原理与控制（https://www.youtube.com/watch?v=6Zv-2T84X3A）；3. B 站 机器人传感器应用（https://www.bilibili.com/video/BV1Qt411u7Y8/）；4. 慕课网 机械设计基础（https://www.imooc.com/course/list?c=mechanical&keyword=机械设计）；5. 机器人标定实战教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0） | |
| 信号与系统基础 | 1. 信号处理：时域/频域分析、滤波（低通/高通/带通）、信号采集与预处理；2. 控制系统基础：开环控制、闭环控制、反馈原理、稳定性分析（劳斯判据、奈奎斯特判据）；3. 线性系统：传递函数、状态空间模型、极点/零点分析；4. 机器人信号适配：传感器信号调理、电机控制信号生成、实时信号同步；5. 评价指标：稳态误差、响应速度、超调量 | 1. MIT OpenCourseWare 信号与系统（https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-003-signals-and-systems-fall-2011/）；2. 控制系统教程（https://www.controlsystemsacademy.com/）；3. 信号处理指南（https://www.dspguide.com/）；4. 自动控制原理官网（https://www.automaticcontrolbook.com/）；5. 机器人控制系统综述（https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=8859） | 1. https://github.com/scipy/scipy/tree/main/scipy/signal；2. https://github.com/python-control/python-control（控制系统工具）；3. https://github.com/ros-controls/ros2_control（机器人控制框架）；4. https://github.com/dspfilterbank/dspfilterbank；5. https://github.com/ethz-asl/control-libraries | 1. B 站《自动控制原理》精讲（https://www.bilibili.com/video/BV1Sb411i7aE/）；2. 斯坦福 信号与系统公开课（https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4）；3. B 站 机器人控制系统设计（https://www.bilibili.com/video/BV1pu411o7BE/）；4. YouTube 线性系统分析（https://www.youtube.com/watch?v=Nt5L1jCKj50）；5. 中国大学 MOOC《信号与系统》（https://www.icourse163.org/course/HIT-1001907008） | |
| 核心机器人技术阶段（4-5 个月） | 机器人运动学 | 1. 正运动学：D-H参数法、齐次变换矩阵、连杆坐标建立、末端执行器位姿求解；2. 逆运动学：解析法（代数法、几何法）、数值法（牛顿-拉夫逊法、梯度下降法）、雅可比伪逆；3. 冗余机器人运动学：冗余度解析、避关节限位、避障优化；4. 移动机器人运动学：差分驱动、阿克曼转向、全向移动（Mecanum轮）、履带式运动；5. 2024-2025 最新：柔性机器人运动学建模、多体系统运动学、实时运动学求解优化 | 1. 机器人运动学教程（https://www.cs.cmu.edu/~16311/s07/lectures/）；2. D-H参数法官网（https://www.mecharithm.com/d-h-parameters-robot-kinematics/）；3. 移动机器人运动学指南（https://www.roboticscourseware.org/）；4. 冗余机器人技术综述（https://arxiv.org/abs/2204.00390）；5. 柔性机器人运动学（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889023001528） | 1. https://github.com/ros/robot_state_publisher（运动学发布）；2. https://github.com/stack-of-tasks/pinocchio（多体运动学）；3. https://github.com/ethz-asl/mav_trajectory_generation（运动学规划）；4. https://github.com/ros-mobile-robots/differential_drive；5. https://github.com/flexrobotics/flex_kinematics；6. https://github.com/nbfigueroa/robotics-course | 1. B 站 机器人运动学正逆解实战（https://www.bilibili.com/video/BV1wH4y1o7rZ/）；2. YouTube D-H参数法教程（https://www.youtube.com/watch?v=kSLJriaOumA）；3. B 站 移动机器人运动学（https://www.bilibili.com/video/BV1Mb411i7oe/）；4. 斯坦福 机器人运动学专项课（https://www.youtube.com/watch?v=3IXaG9aumX4）；5. B 站 冗余机器人运动学（https://www.bilibili.com/video/BV1n8411i7bH/） |
| 机器人动力学 | 1. 刚体动力学：牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程、凯恩方程；2. 机器人动力学建模：机械手动力学、移动机器人动力学、多机器人动力学；3. 动力学参数辨识：惯性参数辨识、摩擦力建模与补偿；4. 约束动力学：接触动力学、碰撞检测与响应、抓取动力学；5. 2024-2025 最新：柔性体动力学、多物理场耦合动力学（水下/空中机器人）、实时动力学仿真 | 1. 机器人动力学教程（https://www.cs.ubc.ca/~mitchell/rob501/）；2. 拉格朗日动力学官网（https://www.physicsclassroom.com/class/energy/Lesson-5/Lagrange-s-Equations）；3. 接触动力学综述（https://arxiv.org/abs/2108.01073）；4. 柔性体动力学网（https://www.flexible-body-dynamics.com/）；5. 机器人动力学参数辨识（https://www.intechopen.com/chapters/71122） | 1. https://github.com/stack-of-tasks/pinocchio（动力学建模）；2. https://github.com/ethz-asl/kalibr（参数辨识）；3. https://github.com/ros-controls/ros2_control（动力学控制）；4. https://github.com/bulletphysics/bullet3（物理引擎，动力学仿真）；5. https://github.com/flexrobotics/flex_dynamics；6. https://github.com/robotology/idyntree | 1. B 站 机器人动力学建模实战（https://www.bilibili.com/video/BV1vH4y1o7bX/）；2. YouTube 牛顿-欧拉方程教程（https://www.youtube.com/watch?v=uaaqyVS9-rM）；3. B 站 接触动力学与碰撞检测（https://www.bilibili.com/video/BV1rH4y1o7mZ/）；4. 动力学参数辨识教程（https://www.youtube.com/watch?v=4z6tPpB5z0Y）；5. 慕课网 机器人动力学（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=机器人动力学） | |
| 机器人控制 | 1. 经典控制：PID控制（位置/速度/力控PID）、PID参数整定（Ziegler-Nichols法）、前馈控制；2. 现代控制：状态反馈控制、LQR控制、卡尔曼滤波、模型预测控制（MPC）；3. 先进控制：滑模控制、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、神经网络控制；4. 专项控制：力/力矩控制、视觉伺服控制（IBVS/ PBVS）、阻抗控制、柔顺控制；5. 2024-2025 最新：强化学习控制、大模型驱动自适应控制、分布式多机器人控制、端侧实时控制优化 | 1. 机器人控制手册（https://www.springer.com/gp/book/9783540303022）；2. PID控制教程（https://www.controleng.com/articles/pid-control-tuning-methods/）；3. 视觉伺服控制官网（https://www.vision-servoing.org/）；4. 强化学习控制综述（https://arxiv.org/abs/2203.11171）；5. 模型预测控制网（https://www.mpc-control.com/） | 1. https://github.com/ros-controls/ros2_control；2. https://github.com/m-lundberg/simple-pid；3. https://github.com/ethz-asl/mpc_wrapper；4. https://github.com/stanfordroboticsclub/StanfordQuadruped（强化学习控制）；5. https://github.com/ros-visual-servoing/visp_hand2eye_calibration；6. https://github.com/DLR-RM/rl_control | 1. B 站 PID控制原理与整定（https://www.bilibili.com/video/BV1X24y1o7iH/）；2. YouTube 视觉伺服控制教程（https://www.youtube.com/watch?v=EuS8YJZ98aQ）；3. B 站 模型预测控制实战（https://www.bilibili.com/video/BV1sb411i7aT/）；4. 强化学习机器人控制教程（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；5. 慕课网 机器人先进控制（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=机器人控制） | |
| 机器人感知 | 1. 视觉感知：相机标定、图像分割、目标检测（YOLOv9、Faster R-CNN）、目标跟踪、SLAM（视觉SLAM：ORB-SLAM3、DSO、VINS-Mono）；2. 深度感知：激光SLAM（GMapping、Cartographer、LOAM）、深度相机（Kinect、RealSense）、点云处理；3. 惯性与定位：IMU标定与融合、GPS/北斗定位、里程计（轮式/视觉/惯性里程计）、多传感器融合定位；4. 其他感知：力/力矩感知、触觉感知、声音感知、环境感知（温度/湿度/气体）；5. 2024-2025 最新：神经辐射场（NeRF）SLAM、多模态感知融合、端侧轻量化感知模型 | 1. ORB-SLAM3 官网（https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3）；2. 激光SLAM教程（https://www.ros.org/news/2017/05/google-cartographer-now-available-for-ros.html）；3. 多传感器融合定位网（https://www.slamtec.com/）；4. YOLOv9 官网（https://ultralytics.com/yolov9）；5. NeRF SLAM 综述（https://arxiv.org/abs/2301.12597）；6. 点云处理教程（https://pointclouds.org/documentation/） | 1. https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3；2. https://github.com/googlecartographer/cartographer_ros；3. https://github.com/hku-mars/VINS-Mono；4. https://github.com/ultralytics/ultralytics（YOLOv9）；5. https://github.com/PointCloudLibrary/pcl；6. https://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio（NeRF SLAM）；7. https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion | 1. B 站 ORB-SLAM3 实战（https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1o7qZ/）；2. YouTube 激光SLAM教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；3. B 站 多传感器融合定位（https://www.bilibili.com/video/BV1pK4115776/）；4. YOLOv9 目标检测教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0）；5. 慕课网 机器人感知与SLAM（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=SLAM） | |
| 机器人规划技术阶段（3-4 个月） | 运动规划 | 1. 路径规划：采样法（RRT、RRT*、PRM）、优化法（A*、D* Lite、LPA*）、数值优化法；2. 轨迹规划：关节空间轨迹规划（多项式插值、B样条）、笛卡尔空间轨迹规划、轨迹平滑与优化；3. 动态规划：时序规划、避障轨迹规划、多约束规划（速度/加速度约束）；4. 移动机器人规划：全局路径规划、局部路径规划（DWA、TEB）、自主导航；5. 2024-2025 最新：神经规划、大模型驱动路径规划、多机器人协同规划、动态环境实时规划 | 1. 运动规划教程（https://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/）；2. RRT* 论文（https://arxiv.org/abs/1105.1186）；3. A* 算法官网（https://www.redblobgames.com/pathfinding/a-star/）；4. 移动机器人导航指南（https://www.ros.org/news/2012/05/navigation-stack-tutorials.html）；5. 神经规划综述（https://arxiv.org/abs/2205.11099） | 1. https://github.com/ros-planning/navigation2；2. https://github.com/ompl/ompl（运动规划库）；3. https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics（路径规划示例）；4. https://github.com/rst-tu-dortmund/teb_local_planner；5. https://github.com/ethz-asl/mav_trajectory_generation；6. https://github.com/ai4r/NeuralMotionPlanning | 1. B 站 运动规划算法精讲（https://www.bilibili.com/video/BV1xH4y1W7bX/）；2. YouTube RRT* 路径规划教程（https://www.youtube.com/watch?v=Z782P1J7840）；3. B 站 移动机器人自主导航（https://www.bilibili.com/video/BV1n8411i7bH/）；4. 轨迹规划与平滑教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0）；5. 慕课网 机器人运动规划（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=运动规划） |
| 操作规划与抓取 | 1. 抓取规划：抓取姿态生成、抓取点检测、抓取稳定性分析、多手指抓取规划；2. 操作规划：任务规划、动作序列规划、操作空间规划、人机协作规划；3. 视觉抓取：视觉引导抓取、3D 抓取、动态目标抓取；4. 规划算法：蒙特卡洛树搜索（MCTS）、强化学习抓取、启发式操作规划；5. 2024-2025 最新：大模型驱动任务规划、柔性抓取规划、多机器人协同操作规划 | 1. 抓取规划教程（https://www.graspinglab.org/）；2. 操作规划综述（https://ieeexplore.ieee.org/document/9053107/）；3. 视觉抓取官网（https://www.visionguidedrobotics.com/）；4. 强化学习抓取网（https://www.robot-learning.net/）；5. 柔性抓取技术（https://www.flexible-grasping.com/） | 1. https://github.com/graspit-simulator/graspit；2. https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/examples/grasping；3. https://github.com/google-research/robotics_transformer；4. https://github.com/airoboticslab/soft_gripper_planning；5. https://github.com/rlworkgroup/garage（强化学习抓取）；6. https://github.com/ros-planning/moveit2 | 1. B 站 机器人抓取规划实战（https://www.bilibili.com/video/BV1wH4y1o7rZ/）；2. YouTube 视觉引导抓取教程（https://www.youtube.com/watch?v=4z6tPpB5z0Y）；3. B 站 强化学习抓取（https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/）；4. 多手指抓取规划教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；5. 慕课网 机器人操作规划（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=操作规划） | |
| 多机器人规划与协调 | 1. 多机器人通信：分布式通信、消息同步、数据共享；2. 协同规划：任务分配、路径协同、资源调度、避碰规划；3. 集群控制：一致性控制、编队控制、 swarm 机器人规划；4. 分布式规划：分布式路径规划、分布式任务规划、去中心化控制；5. 2024-2025 最新：大模型驱动多机器人协同、动态环境集群规划、异构多机器人规划 | 1. 多机器人系统教程（https://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/multirobot/）；2. 集群机器人官网（https://www.swarm-robotics.org/）；3. 分布式规划综述（https://arxiv.org/abs/2204.00390）；4. 多机器人任务分配网（https://www.multirobot-task-allocation.com/）；5. 异构多机器人规划（https://www.heterogeneous-robotics.com/） | 1. https://github.com/ros-planning/moveit2（多机器人适配）；2. https://github.com/ethz-asl/mav_swarm_control；3. https://github.com/swarm-robotics/swarm_robotics_framework；4. https://github.com/distributed-robotics-lab/distributed_planning；5. https://github.com/facebookresearch/habitat-sim（多机器人仿真）；6. https://github.com/roboticslab-uc3m/multirobot_planning | 1. B 站 多机器人协同规划（https://www.bilibili.com/video/BV1n8411i7bH/）；2. YouTube 集群机器人控制教程（https://www.youtube.com/watch?v=2xxziIWmaSA）；3. B 站 多机器人任务分配（https://www.bilibili.com/video/BV1fH4y1o7qZ/）；4. 分布式规划实战教程（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；5. 慕课网 多机器人系统（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=多机器人） | |
| 任务规划与决策 | 1. 任务规划基础：有限状态机（FSM）、行为树（BT）、Petri 网；2. 决策算法：马尔可夫决策过程（MDP）、部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）、强化学习决策；3. 高层任务规划：符号规划、时序逻辑规划、目标驱动规划；4. 2024-2025 最新：大模型驱动任务规划（LLM-based Planning）、少样本任务迁移、动态任务重规划；5. 应用场景：自主导航任务、工业装配任务、服务机器人任务调度 | 1. 行为树教程（https://www.behaviortree.dev/）；2. MDP/POMDP 官网（https://www.cs.ubc.ca/~poole/demos/mdp/）；3. 大模型任务规划综述（https://arxiv.org/abs/2304.03442）；4. 符号规划教程（https://www.cs.cmu.edu/~15381/s19/lectures/lec12.pdf）；5. 任务规划工具网（https://www.ros.org/news/2019/08/behavior-trees-in-ros-2.html） | 1. https://github.com/BehaviorTree/BehaviorTree.CPP；2. https://github.com/ros-planning/ros2_planning_interface；3. https://github.com/google-research/robotics_transformer（大模型规划）；4. https://github.com/DLR-RM/rl-plan（强化学习规划）；5. https://github.com/ai4r/LLM-Planning；6. https://github.com/ros2/ros2cli/tree/master/ros2plan | 1. B 站 行为树任务规划（https://www.bilibili.com/video/BV1wH4y1o7rZ/）；2. YouTube MDP/POMDP 决策教程（https://www.youtube.com/watch?v=Z782P1J7840）；3. B 站 大模型驱动机器人任务规划（https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/）；4. 符号规划实战教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；5. 慕课网 机器人决策与规划（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=决策规划） | |
| 专项机器人领域阶段（3-4 个月） | 工业机器人 | 1. 核心类型：串联机械臂、SCARA 机器人、Delta 机器人、协作机器人（UR、Franka）；2. 关键技术：工业机器人标定、轨迹跟踪控制、焊接/装配/抓取专项规划、工业视觉引导；3. 工业应用：自动化生产线、物料搬运、焊接、喷涂、精密装配；4. 2024-2025 最新：数字孪生工业机器人、柔性生产线机器人、工业机器人集群、AI 质检机器人；5. 工业协议：Modbus、Profinet、EtherCAT | 1. 工业机器人手册（https://www.abb.com/products/robotics/industrial-robots.html）；2. UR 协作机器人官网（https://www.universal-robots.com/）；3. 数字孪生工业网（https://www.digital-twin-industry.com/）；4. 工业机器人协议教程（https://www.ethercat.org/）；5. 工业视觉引导官网（https://www.keyence.com/Products/Automation/Vision/） | 1. https://github.com/ros-industrial/ur_robot_driver；2. https://github.com/ros-industrial/abb_robot_driver；3. https://github.com/FrankaEmika/libfranka；4. https://github.com/ros-industrial/ros2_iot_bridge（工业协议）；5. https://github.com/digitaltwin-consortium/digital_twin_framework；6. https://github.com/ros-industrial/pcl_ros（工业点云处理） | 1. B 站 工业机器人编程与控制（https://www.bilibili.com/video/BV1xH4y1W7bX/）；2. YouTube UR 协作机器人教程（https://www.youtube.com/watch?v=9G7P3LzQEVs）；3. B 站 工业机器人视觉引导（https://www.bilibili.com/video/BV1n8411i7bH/）；4. 数字孪生工业机器人教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；5. 慕课网 工业机器人应用（https://www.imooc.com/course/list?c=mechanical&keyword=工业机器人） |
| 移动机器人 | 1. 核心类型：轮式机器人、履带式机器人、足式机器人（四足/双足）、无人机（UAV）、无人车（UGV）；2. 关键技术：自主导航、SLAM 建图、避障、定位与导航融合、动力系统控制；3. 应用场景：物流仓储、巡检、农业植保、救灾救援、太空探索；4. 2024-2025 最新：四足机器人动态行走、无人车高阶自动驾驶、无人机集群、端侧轻量化导航；5. 典型平台：TurtleBot4、Jackal、Spot、DJI 无人机 | 1. TurtleBot4 官网（https://www.turtlebot.com/turtlebot4/）；2. DJI 开发者官网（https://developer.dji.com/）；3. 足式机器人网（https://www.ghostrobotics.com/）；4. 无人车自动驾驶教程（https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013）；5. 移动机器人导航官网（https://www.clearpathrobotics.com/） | 1. https://github.com/turtlebot/turtlebot4；2. https://github.com/stanfordroboticsclub/StanfordQuadruped；3. https://github.com/DJI-Mobile-SDK/Mobile-SDK-Android；4. https://github.com/ros-planning/navigation2；5. https://github.com/hku-mars/FAST-LIO2（激光SLAM，移动机器人适配）；6. https://github.com/leggedrobotics/legged_gym | 1. B 站 移动机器人自主导航实战（https://www.bilibili.com/video/BV1yV4y1o7aK/）；2. YouTube 四足机器人动态行走（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；3. B 站 无人机SLAM与导航（https://www.bilibili.com/video/BV1rH4y1o7mZ/）；4. 无人车避障教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0）；5. 慕课网 移动机器人开发（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=移动机器人） | |
| 服务机器人 | 1. 核心类型：家庭服务机器人、医疗服务机器人、酒店/商场服务机器人、导盲机器人；2. 关键技术：人机交互（语音/视觉/触觉）、环境感知、动态避障、任务规划、情感识别；3. 应用场景：家政服务、医疗护理、迎宾引导、康复辅助；4. 2024-2025 最新：大模型驱动服务机器人、多模态人机交互、个性化服务、柔性服务机器人；5. 伦理与安全：服务机器人安全规范、隐私保护 | 1. 服务机器人联盟（https://www.servicerobot.org/）；2. 医疗机器人官网（https://www.intuitive.com/）；3. 人机交互教程（https://www.hci-for-robots.com/）；4. 服务机器人安全规范（https://www.iso.org/standard/74529.html）；5. 情感交互机器人网（https://www.affective-robots.com/） | 1. https://github.com/ros-perception/vision_opencv（视觉交互）；2. https://github.com/MycroftAI/mycroft-core（语音交互）；3. https://github.com/ros2/ros2_tutorials/tree/master/demos/interactive_markers（人机交互）；4. https://github.com/medical-robotics/medical_robotics_framework；5. https://github.com/ai4r/ServiceRobotLLM（大模型服务机器人）；6. https://github.com/flexrobotics/flex_service_robot | 1. B 站 服务机器人人机交互实战（https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1o7qZ/）；2. YouTube 医疗机器人教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；3. B 站 大模型服务机器人开发（https://www.bilibili.com/video/BV1pK4115776/）；4. 情感交互机器人教程（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；5. 慕课网 服务机器人设计（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=服务机器人） | |
| 特种机器人 | 1. 核心类型：水下机器人（ROV/AUV）、空中机器人（无人机集群）、空间机器人、消防机器人、排爆机器人；2. 关键技术：极端环境感知、防水/抗压/抗辐射设计、远程控制、自主作业规划；3. 应用场景：海洋探测、太空探索、消防救灾、危险环境作业；4. 2024-2025 最新：深海探测机器人、火星探测机器人、极端环境机器人自主导航、多模态极端环境感知；5. 技术挑战：能源供应、通信延迟、环境适应性 | 1. 水下机器人官网（https://www.blue Robotics.com/）；2. 空间机器人网（https://www.nasa.gov/topics/robotics/index.html）；3. 消防机器人技术（https://www.rosemount.com/products/robotics-for-firefighting.html）；4. 极端环境机器人综述（https://arxiv.org/abs/2205.11099）；5. 海洋探测机器人教程（https://www.marine-robotics.org/） | 1. https://github.com/BlueRobotics/BlueRobotics_Python_Library；2. https://github.com/nasa/ros2_astrobee（空间机器人）；3. https://github.com/ethz-asl/ethz_piksi_ros（高精度定位，特种机器人适配）；4. https://github.com/fire-robotics/fire_robotics_framework；5. https://github.com/marine-robotics/marine_robotics_slam；6. https://github.com/space-robotics/space_robotics_sim | 1. B 站 水下机器人开发（https://www.bilibili.com/video/BV1fH4y1o7qZ/）；2. YouTube 空间机器人教程（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；3. B 站 无人机集群控制（https://www.bilibili.com/video/BV1xH4y1W7bX/）；4. 极端环境机器人感知教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；5. 慕课网 特种机器人技术（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=特种机器人） | |
| 柔性与软体机器人 | 1. 核心概念：柔性材料特性、软体驱动原理（气动/液压/电活性聚合物）；2. 关键技术：柔性体建模（运动学/动力学）、柔性感知、柔性控制、形变补偿；3. 应用场景：医疗微创手术、精密操作、复杂环境探索、人机安全交互；4. 2024-2025 最新：智能材料柔性机器人、柔性机器人精准控制、多模态柔性感知；5. 技术挑战：建模精度、控制稳定性、材料耐久性 | 1. 柔性机器人官网（https://www.flexible-robotics.org/）；2. 软体机器人教程（https://www.softroboticstoolkit.com/）；3. 智能材料网（https://www.smartmaterials.org/）；4. 柔性机器人建模综述（https://arxiv.org/abs/2301.12597）；5. 医疗柔性机器人（https://www.medgadget.com/2023/05/soft-robotic-catheter-for-minimally-invasive-surgery.html） | 1. https://github.com/flexrobotics/flex_robotics_framework；2. https://github.com/softroboticslab/soft_robot_modeling；3. https://github.com/airoboticslab/soft_gripper_control；4. https://github.com/smartmaterials/smart_materials_robotics；5. https://github.com/medical-robotics/flexible_surgical_robot；6. https://github.com/softrobotics/soft_robot_simulation | 1. B 站 柔性机器人建模与控制（https://www.bilibili.com/video/BV1fH4y1o7qZ/）；2. YouTube 软体机器人驱动原理（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；3. B 站 柔性医疗机器人（https://www.bilibili.com/video/BV1xH4y1W7bX/）；4. 柔性感知技术教程（https://www.youtube.com/watch?v=3K0ZgGQH04A）；5. 慕课网 柔性机器人技术（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=柔性机器人） | |
| 前沿融合与工程化实战阶段（3-4 个月） | 大模型与机器人融合 | 1. 核心方向：LLM 驱动任务规划、大模型视觉-语言-动作融合（VLA）、大模型机器人交互；2. 2024-2025 最新：GPT-4o 机器人控制、Llama 3 机器人任务规划、多模态大模型机器人感知、端侧大模型轻量化；3. 关键技术：Prompt Engineering 机器人控制、大模型-机器人接口开发、少样本机器人学习、大模型推理加速；4. 典型框架：Robotics Transformer 2、RT-2、LLaVA-Robot、LangChain-Robot | 1. OpenAI GPT-4o 官网（https://openai.com/gpt-4o）；2. Robotics Transformer 官网（https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-2-robotics-transformer-for-real.html）；3. 大模型机器人融合综述（https://arxiv.org/abs/2309.16088）；4. Meta Llama 官网（https://ai.meta.com/llama/）；5. LangChain 机器人文档（https://python.langchain.com/docs/use_cases/robotics） | 1. https://github.com/google-research/robotics_transformer；2. https://github.com/openai/openai-cookbook（机器人交互示例）；3. https://github.com/meta-llama/llama3；4. https://github.com/haotian-liu/LLaVA-Robot；5. https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/examples/robotics；6. https://github.com/ai4r/LLM-Robot-Controller | 1. B 站 GPT-4o 机器人控制实战（https://www.bilibili.com/video/BV1n8411i7bH/）；2. YouTube Robotics Transformer 教程（https://www.youtube.com/watch?v=3yPBVii7Ct0）；3. B 站 大模型机器人任务规划（https://www.bilibili.com/video/BV1fH4y1o7qZ/）；4. 端侧大模型机器人部署（https://www.youtube.com/watch?v=zR1lO2Z0Xz0）；5. 慕课网 大模型与机器人融合（https://www.imooc.com/course/list?c=ai&keyword=大模型机器人） |
| 数字孪生与机器人 | 1. 核心概念：数字孪生建模、虚实联动、实时映射、虚拟仿真与优化；2. 关键技术：高保真建模、实时数据同步、虚拟调试、数字孪生驱动控制；3. 2024-2025 最新：虚实融合机器人训练、数字孪生机器人集群、实时数字孪生优化；4. 应用场景：工业机器人虚拟调试、城市级无人车调度、机器人远程运维；5. 工具平台：Unity、Unreal Engine、NVIDIA Omniverse、Digital Twin Consortium | 1. NVIDIA Omniverse 官网（https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/）；2. 数字孪生联盟（https://www.digitaltwinconsortium.org/）；3. Unity 机器人仿真（https://unity.com/solutions/robotics）；4. 数字孪生建模教程（https://www.ansys.com/industries/digital-twin.html）；5. 虚实联动技术网（https://www.virtual-reality-world.com/digital-twin-robotics/） | |||
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