Learning Roadmap
从基础到进阶的具身智能学习路线图
1
Foundation
In Progress
建立基础知识体系
Simulation Basics
Python for Robotics
MuJoCo/PyBullet 基本使用
NumPy/SciPy 科学计算
ROS2 基础概念
2
Perception & Control
掌握感知和控制核心技能
Computer Vision
Motor Control
目标检测与语义分割
PID 控制器设计
逆运动学解算
传感器数据处理
3
Decision & Planning
学习决策与规划算法
Reinforcement Learning
Motion Planning
PPO/SAC 算法实现
Isaac Gym 并行训练
RRT/A* 路径规划
VLA 模型应用
4
Hardware & Integration
硬件实践与系统集成
Hardware
System Integration
Jetson 部署
ROS2 完整系统
Sim2Real 迁移
端到端机器人系统
PhD Preparation
完成以上学习路线后，你将具备具身智能领域的系统知识体系， 为博士申请提供扎实的技术背景。建议在 Stage 3-4 期间开始关注目标实验室的最新论文和研究方向。