课程内容概览

本实战营系统性地涵盖了具身智能机器人领域的核心技术与实践应用，包含以下精心设计的课程模块：

1. 基础理论与技术综述

• 大模型机器人综述与开源具身智能的发展概况
  全面解析当前大模型在机器人领域的前沿应用与开源生态发展

2. 开发环境与工具链搭建

• Docker基本原理与在UMI中的部署
  深入讲解容器化技术原理及在UMI机器人平台中的实践应用
• ORB-SLAM3环境安装与运行
  手把手指导视觉SLAM系统的环境配置与基础运行

3. 核心算法深度解析

• ORB-SLAM3基本原理与核心源码解析
  剖析ORB-SLAM3的算法架构与关键实现细节
• 扩散策略Diffusion Policy环境安装与运行
  搭建基于扩散模型的机器人策略学习环境
• 大模型基础课：AIGC与扩散学习
  系统讲解生成式AI与扩散模型的基础理论

4. 算法实现与应用

• 扩散策略Diffusion Policy基本原理与代码详解
  深入解读扩散策略的数学原理与工程实现
• 机器人基础课：机器人学与相机标定实战
  结合理论讲解与实操演示机器人学基础与视觉标定技术

5. 硬件系统集成

• 机器人及夹爪硬件配置、环境安装与运行
  详细介绍机器人本体与末端执行器的硬件集成方案
• DexCap硬件配置、环境安装与运行
  讲解DexCap数据采集系统的硬件部署与软件配置

6. 高级学习算法

• 学习算法DEXIL详解
  深度解析DEXIL算法的原理与实现细节

通过本课程的学习，学员将系统掌握从算法理论到硬件实现的完整技术链条，具备开发智能机器人系统的综合能力。

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