乐聚Kuavo42机器人真机调试日志
总结下每次调试乐聚Kuavo42真机遇到的问题 基础操作 # 真机启动指令为 roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real.launch cali:=true cali_arm:=true # 关闭所有ros服务, ros意外退出可以用该方法清理 pkill -i ros # 查看当前是否有正在运行的node rosnode list
PPO (Proximal Policy Optimization) 算法
参考文献：(1). Proximal Policy Optimization Algorithms - OpenAI, (2). Trust Region Policy Optimization - Berkeley，(3). Generalized Advantage Estimation - Berkeley 理论推导 基础定义 与概率论中记法一致，用大写字母表示随机变量，小写字母表
2025开悟比赛初赛
这里记录一下本次初赛的训练记录以及相对去年的一些改动, 分布式逻辑介绍放在去年的blog中2024开悟智能体比赛（海选赛）, 开源代码继续放在kaiwu_taichu的2025分支中. 题目变化 今年同时报名了两个赛道: 王者高级赛道, 具身赛道, 两个赛道的初赛除了地图不一样外, 还有以下一些不同. 相比去年8个固定位置的随机宝箱，视野范围51x51，今年难度明显提升，将8个宝箱、buff、起
2024开悟智能体比赛（海选赛）
已结束的全部比赛代码：GitHub - 海选赛全部代码，GitHub - 学习期全部代码 下文主要介绍了本次比赛对源码的学习，由于是第一次参赛，对整个框架比较陌生，所以简单介绍下我通过学习源码对分布式框架逻辑的理解，以及如何在此基础上完成一个PPO算法。 重返秘境 该比赛排名第6（1380.17分，尽管在自己测试300局中平均得分为1383分），第一名1381.83分，失败的主要原因是30次评
无奖励强化学习FB算法
原论文demo - metamotivo, GitHub - metamotivo 组会PPT介绍：金山文档 - FB算法学习20250715.pptx 思路 这种无奖励强化学习本质上是通过采样的方式，将奖励 r(s)r(s)r(s) 通过 B(s)B(s)B(s) 映射到低维空间 Rd\mathbb{R}^dRd 中，得到低维空间表示 z∈Rdz\in\mathbb{R}^dz∈Rd，
MID-360 + ROS2 + FAST LIO2建图
软硬件型号 Ubuntu(24.04) + Docker Docker - ROS2 Humble: Docker镜像下载 Livox mid-360 + 三分数据线(DC电源线, 网线, 多功能数据线) 9~27V DC电源 + (接线端子/直接焊DC电源线和TX接口) 带有网口的主机 Livox SDK2 + ROS2驱动安装 参考CSDN - 大疆Livox MID-360/
小孔成像相机模型原理以及标定实现
我们使用深度相机 D435i 为例，使用 ROS1+RealSense+Kalibr 获取相机内参和畸变参数，再介绍两种获取外参的方法。 小孔成像相机模型 首先要搞懂三个坐标系的关系： 像素坐标系：是以成像平面中心为原点的 p-xyp\text{-} xyp-xy 二维坐标系，单位为像素，坐标记为 (u,v)(u,v)(u,v)。 相机坐标系：是以小孔成像点作为原点的 O-XcYcZcO\
Effective Modern C++笔记
样例代码可参考GitHub - BartVandewoestyne/Effective-Modern-Cpp，这里记录一些自己觉得重要的有意思的点，本文中自己实现的用力位于GitHub - wty-yy-mini/effective-modern-cpp-examples 这是一本介绍C++11, 14特性的书籍，适合从C或C++98转向新版特性的人学习，由于我要提高在ROS中的C++编程效率，所