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浏览器打开即跑 · 免安装免配置11 章 38 个交互式 Notebook

从「30 秒让机器人动起来」
到 VLA 与 LLM 任务规划

一套跑在浏览器里的机器人学课程。PyBullet、MuJoCo、Pinocchio 全部预装,每个知识点都配可拖动的滑块,参数一改,机器人立刻动给你看。你不需要配环境,只需要打开网页。

卡密解锁 · 手机 / 平板 / 电脑均可访问

11
章完整体系
38
个交互式 Notebook
0
步环境配置
3
大仿真 · 动力学库预装
为什么难学

学机器人,绝大多数人卡在这三步

不是你不聪明,是传统学习路径的门槛被放错了位置。

01 / 环境

光是把环境装起来,就劝退了一半人

MuJoCo 装不上、PyBullet 渲染报错、依赖冲突、URDF 路径找不到。折腾三天,代码一行没写,热情先耗尽。

02 / 抽象

公式看懂了,但脑子里没有画面

雅可比矩阵、四元数、卡尔曼增益,纸面上推得动,可一旦问「调大这个参数机器人会怎样」,完全没有直觉。

03 / 碎片

教程东一榔头西一棒子,串不成体系

今天看 PID,明天看 SLAM,后天背 PPO。每块都懂一点,但让你独立做一个抓取 Pipeline,还是无从下手。

平台特点

这四点,决定了它和普通教程不一样

我们把学习成本从「装环境」挪到了「玩参数」。

浏览器即跑,零配置

打开网页就能运行全部 38 个 Notebook,PyBullet / MuJoCo / Pinocchio 全部预装到位。

每个知识点都能拖

每个知识点都配 @interact 滑块。拖动一下,立刻看到参数如何改变机器人的行为。

完整学习路径

从「30 秒让机器人动起来」一路走到「自主导航毕业项目」,难度从入门直通前沿,不用自己拼。

每节都有明确收获

每节开篇列出收获清单:口诀、生活化类比、小结与练习一个不少。学完知道「我到底学会了什么」。

课程地图

11 章完整课程地图

点击展开任意章节查看全部小节,每节直达课堂里的真实 Notebook(新标签页打开)。可按需跳读,也可从零顺序推进。

必读 · 入门入门4 节从零开始:认识平台、让第一台机器人动起来
30 秒让机器人动起来看懂机器人「连杆+关节」的搭法分清 URDF / MJCF 两种模型格式会用 JupyterLab 交互式学机器人
本章小节
  1. 00_00Jupyter Lab 操作指南
  2. 00_01你的第一个机器人
  3. 00_02机器人由什么组成
  4. 00_03机器人模型:URDF 与 MJCF 格式
数学基础入门 → 进阶4 节机器人学的底层语言:向量、矩阵、微积分、概率与旋转
用向量与矩阵描述位姿理解导数、梯度与优化的关系用概率刻画传感器噪声掌握欧拉角 / 四元数 / 旋转矩阵
本章小节
  1. 01_00向量与矩阵运算 — 机器人的语言
  2. 01_01微积分:导数与梯度
  3. 01_02概率论:描述不确定性
  4. 01_03旋转表示:3D 姿态的三种数学
运动学与动力学入门 → 专家5 节建模核心:从正逆运动学到力与运动、奇异点与轨迹
手推正 / 逆运动学理解力矩才是控制的根基看懂雅可比、奇异点与冗余度规划关节空间与笛卡尔空间轨迹
本章小节
  1. 02_00正运动学:关节角 → 末端位置
  2. 02_01逆运动学:给目标点,求关节角
  3. 02_02动力学:力与运动
  4. 02_03雅可比深入:奇异点与冗余度
  5. 02_04轨迹规划:关节空间 vs 笛卡尔空间
控制理论进阶 → 专家4 节让机器人「听话」:从 PID、LQR 到 MPC 与柔顺力控
亲手整定 PID 参数用 LQR 求最优增益理解阻抗控制为何能「温柔接触」用 MPC 处理约束与安全边界
本章小节
  1. 03_00PID 控制
  2. 03_01LQR:现代最优控制
  3. 03_02接触与力控:阻抗控制
  4. 03_03MPC:会「看未来」的控制器
感知与状态估计进阶 → 专家3 节从噪声里看清世界:卡尔曼滤波、图像感知与 3D 点云
手写卡尔曼滤波用 OpenCV 让机器人「看见」从深度图重建 3D 点云点云配准 ICP 与抓取采样
本章小节
  1. 04_00卡尔曼滤波:从噪声里估计真值
  2. 04_01图像感知:让机器人「看见」
  3. 04_023D 视觉与点云:深度感知
路径规划进阶 → 专家3 节在障碍世界里找路:A*、RRT 到最优 RRT*
实现启发式搜索 A*用随机树探索高维空间让路径持续变优的 RRT*
本章小节
  1. 05_00A* 算法:栅格上的启发式搜索
  2. 05_01RRT:快速随机探索树
  3. 05_02RRT*:让路径越来越短
强化学习进阶 → 专家3 节从设计规则到学会规则:Q-Learning、DQN 与 PPO
让倒立摆自己学会平衡用神经网络代替 Q 表上手机器人前沿的 PPO
本章小节
  1. 06_00Q-Learning:让倒立摆自己学会平衡
  2. 06_01DQN:用神经网络当 Q 表
  3. 06_02PPO:策略梯度(最前沿)
工程实战综合 · 毕业项目3 节毕业项目:把前七章串成完整系统闭环
让 UR5 末端画出平滑轨迹定位+规划+控制 = 自主导航闭环跑通机械臂抓取流水线
本章小节
  1. 07_00综合实战:让 UR5 末端画一个圆
  2. 07_01综合实战:自主导航闭环(毕业项目)
  3. 07_02综合实战:机械臂抓取 Pipeline
算法基础入门 → 进阶3 节工程内功:复杂度、搜索排序与图论
读懂 O(n log n) 背后的权衡理解「排序即预处理投资」认识机器人世界里的图结构
本章小节
  1. 08_00复杂度与时空权衡
  2. 08_01搜索与排序
  3. 08_02图与树基础
模仿学习进阶 → 专家3 节看一遍就会:行为克隆、ACT 动作分块与数据采集
从示教数据克隆专家行为用 ACT 一次预测一串动作亲历复合误差与分布偏移懂 ALOHA / SO-ARM100 生态的数据账
本章小节
  1. 09_00行为克隆(BC):看一遍就会
  2. 09_01ACT:动作分块与 Transformer
  3. 09_02数据采集与硬件:具身智能的「搬砖」现场
VLA 与前沿专家 · 前沿3 节具身智能前沿主栈:从 micro-VLA 到 LLM 任务规划
讲清 RT-2 → π0 → GR00T 的演进从零造一个听懂指令的 micro-VLA用 LLM 大脑编排技能并防幻觉3D 实时看机械臂抓取与推动
本章小节
  1. 10_00VLA 全景:从 RT-2 到 π0
  2. 10_01从零造一个 Micro-VLA
  3. 10_02LLM 任务规划:给机器人装「大脑」(3D 实时)
学完收获

学完之后,你能做到什么

这不是「看完视频」的清单,而是「能自己写出来」的清单。

独立用 URDF / MJCF 搭出机器人模型,不再被模型文件劝退
手推正逆运动学,看懂雅可比与奇异点的真实含义
把 PID 参数调稳,并知道 LQR / MPC 什么时候该上场
手写一套卡尔曼滤波,从噪声里把真值估计出来
实现 A* 与 RRT*,让机器人在障碍世界里自己找路
训出一个能平衡倒立摆的 PPO 策略
跑通一条完整的机械臂抓取 Pipeline
从零造一个听得懂指令的 micro-VLA,并接上 LLM 任务规划
适合人群

这门课适合谁

如果下面有你的位置,你的时间会花得很值。

在校生 / 转行者

想进机器人、具身智能方向,但被「环境 + 数学 + 工程」三重门槛挡在门外。这套课把门槛拆成了台阶。

在职工程师补课

做感知的想补控制,做控制的想补 RL。不用重读一遍研究生,按章节跳读,缺哪补哪。

研究者做快速验证

要把一个控制想法验证一下?直接在预装好的仿真环境里改两行参数,就看到结果。

对具身智能好奇的技术人

想搞明白 VLA 到底是怎么回事,不想只停留在看公众号文章。第 10 章直接从零造一个 micro-VLA。

如何开始

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  • 全部章节 72 小时解锁
  • 浏览器直接运行,免配置
  • 交互式滑块完整可用
  • 不含 1 对 1 私教服务
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  • 自激活起 3 年有效,折合每天约 3 毛钱
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限量 20 席 · 售罄即止

  • 包含 3 年畅学卡全部权益
  • 1 对 1 答疑,问题不过夜
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  • 毕业项目代码 review
  • 优先获得后续新课程
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常见问题

买之前,你可能想问

这些是咨询里出现频率最高的问题,先替你答一遍。

收到卡密之后,具体怎么用?

打开课堂站点,在登录页粘贴卡密即可进入。全程不需要注册账号、不需要绑定手机号、不需要下载任何软件。进入后是标准 Jupyter 界面,左侧是全部章节目录,点开任意 Notebook 就能直接运行。

我电脑什么都不用装吗?

不用。PyBullet、MuJoCo、Pinocchio 等仿真与动力学库全部在服务器端预装,运算也跑在服务器上,所以你甚至可以用平板或手机打开学习。这也是它跟「下载一套代码自己配环境」最大的区别。

需要什么基础才能学?

会 Python 基本语法(变量、循环、函数)就能开始。数学不用提前补:第 01 章就是数学基础,向量、矩阵、微积分、概率、旋转表示都从零讲起。完全不熟悉 Python 的话,建议先花两三天过一遍语法再回来。

卡密有效期多久?能给别人用吗?

3 天体验卡自激活起 72 小时内有效,3 年畅学卡自激活起 3 年内有效,均从首次输入激活时开始计时。卡密限购买者本人使用,请勿分享或转售。

课程会不会更新?更新要加钱吗?

会持续更新。机器人领域变化很快,新出的算法和工具会补进对应章节。已购买用户获得后续更新不需要再付费,这也是我们推荐直接买全站卡密的原因。

可以退款吗?

卡密属于虚拟数字商品,一经发放即可完整获取全部内容,不支持退款,请确认需求后再下单。拿不准课程是否适合你,建议先从 3 天体验卡开始,或先看上方课程大纲确认风格对味再买。

和市面上的视频课程有什么不同?

视频课是「看别人做」,这套课是「你自己动手跑」。每个知识点都配了可拖动的交互滑块。比如 PID 的 Kp 拖大一点,你立刻看到机器人开始震荡;卡尔曼滤波的噪声参数调高,估计曲线实时变抖。这种即时反馈建立的直觉,比背公式记得牢。

别再花三天配环境了

你真正该花时间的地方,是搞懂雅可比为什么会在奇异点失效、PID 的 Kd 为什么能压住超调。环境这件事,我们替你办了。

可先看课程大纲,或到课堂登录页了解卡密的使用方式。