具身智能 · Embodied AI
姚文昊
具身智能开发者
致力于搭建 AI 与真实物理世界的桥梁
PythonC++ROS2LeRobotPyTorchYOLOv8ACTThree.js
向下探索
成果展示
项目演示视频
将算法落地于真实硬件——从模型训练到机械臂实控的完整实践
SO-101 机械臂抓取
基于 ACT 模型的端到端模仿学习，实现桌面物体精准抓取与分拣。
Sim-to-RealLeRobotACT
OpenArm-X 协作演示
双臂协同作业，结合 OR-Tools 进行任务规划与路径优化。
协作机器人OR-ToolsROS2
ACT 模型训练全流程
从数据采集、仿真训练到 Sim-to-Real 迁移的完整技术闭环。
ACTPyTorchSim-to-Real
技术深度
技术能力全景
从感知算法到工业硬件——构建完整的具身智能技术栈
算法层
YOLOv8 目标检测
实时视觉感知，mAP > 90%
ACT / Diffusion Policy
模仿学习 & 扩散策略
C++ 推理部署
ONNX Runtime + TensorRT
强化学习 (PPO/SAC)
Isaac Gym 仿真环境
系统与控制
ROS1 / ROS2
全栈机器人中间件
OR-Tools 路径规划
TSP / VRP 求解
实时控制回路
1 kHz 力矩控制
多传感器融合
IMU + 视觉 + 触觉
硬件整合
Intel RealSense D435i
深度感知 & 点云处理
PLC 工业控制
Siemens S7 通信
SO-101 / OpenArm
开源机械臂集成
力控末端执行器
柔顺抓取策略