具身智能前沿理论与工程实践培训-中科信软培训

具身智能前沿理论与工程实践培训

目标学员：AI/机器人领域工程师、研究员、技术决策者（建议具备机器学习基础）

课程大纲：

1：具身智能基础与前沿综述

模块1.1：具身智能：从历史到未来

· 具身智能的哲学与认知科学基础

· 发展历程：行为主义 → 符号主义 → 连接主义 → 具身主义

· 三大技术范式对比：

· 行业现状与挑战分析

模块1.2：核心数学与理论基础

· 马尔可夫决策过程（MDP）与部分可观测MDP（POMDP）

· 最优控制与强化学习理论框架

· 物理仿真基础：刚体动力学、接触力学

· 现代优化方法在机器人中的应用

模块1.3：工具链与环境搭建

· 开发环境全栈配置

· 主流仿真平台对比：

o Isaac Sim (NVIDIA) - GPU加速，工业级

o MuJoCo (DeepMind) - 物理精度高

o PyBullet - 开源易用

o Drake - 符号计算，控制理论友好

2：感知与理解：机器人的“眼”与“脑”

模块2.1：多模态感知技术

· 视觉感知：

o 2D/3D物体检测与位姿估计

o 场景分割与理解

o 视觉里程计与SLAM

· 触觉与力觉感知：

o 触觉传感器原理与数据处理

o 力控制基础

· 多传感器融合策略

模块2.2：视觉语言模型在具身中的应用

· VLM核心架构：CLIP、BLIP、Flamingo

· 具身视觉语言任务：

o 视觉问答（VQA）

o 视觉导航指令跟随

o 物体操作描述

模块2.3：3D场景理解与表示学习

· 3D表示方法对比：点云、体素、神经辐射场（NeRF）

· 场景图生成与推理

3：动作与控制：机器人的“手”与“脚”

模块3.1：强化学习在机器人控制中的应用

· 深度强化学习算法家族：

o 基于值函数：DQN及其变体

o 基于策略梯度：PPO、SAC、DDPG

o 模仿学习：BC、GAIL、DAgger

o 离线强化学习：CQL、IQL

模块3.2：灵巧操作与双手协同

· 操作技能表示：动作基元、技能库

· 接触丰富的操作任务

· 双手协同策略学习

模块3.3：移动机器人与导航

· 运动规划算法：A*、RRT、MPC

· 基于学习的导航策略

· 社交导航：在人群中安全移动

4：决策与规划：从感知到行动的桥梁

模块4.1：大语言模型作为规划器

· Code as Policies：生成可执行代码

· SayCan框架：结合技能库的规划

· VoxPoser：3D值函数合成

模块4.2：分层强化学习与技能发现

· 选项框架与技能分层

· 无监督技能发现

· 课程学习与课程生成

模块4.3：长期任务规划与因果推理

· 符号规划与神经符号方法

· 因果推断在机器人决策中的应用

· 元学习与快速适应

5：系统集成与前沿挑战

模块5.1：仿真到真实迁移（Sim2Real）

· 域随机化原理与方法

· 系统辨识与模型校准

· 零样本迁移技术

模块5.2：具身智能系统架构

· 模块化架构设计

· 实时性保证与计算资源分配

· 安全性与鲁棒性考虑

· 案例分析：RT-1、RT-2架构解析

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