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文本
第一周
- 时间：2025.11.17-2025.11.21
- 任务：机器人基础
- 时长：8h
- 内容：机器人基础学习与网站搭建学习
- 笔记:
- 问题：暂无
- 计划：
- 完成基础部分轨迹规划的问题
- 完成基础部分高级数学工具学习
- 开始进行强化学学习
第二周
- 时间：2025.11.22-2025.11.28
- 任务：文献阅读方法论学习与论文粗读
- 时长：8h
- 内容：由于本周校内课程有要求论文阅读，正好就挑选了attention is all you need来读
- 笔记：
- 问题：暂无
- 计划：
- 完成基础部分轨迹规划的问题
- 完成基础部分高级数学工具学习
- 开始进行强化学学习
第三周
- 时间：2025.11.29-2025.12.5
- 任务：机器人基础与transformer学习
- 时长：8h
- 内容：完善笔记以及加深内容理解
- 笔记:
- 问题：暂无
- 计划：
- 开始进行强化学学习
第四周
- 时间：2025.12.6-2025.12.12
- 任务：强化学习和robot learning方向论文阅读
- 时长：12h
- 内容：本周阅读了部分robot learning方向的论文，同时目前看完了王叔森的强化学习基础内容。
- 笔记:
ㅤ | model | data | benchmark |
dit | 架构：将diffusion policy融合transformer,通过迭代去噪来实现动作预测 特点：一次性预测k步动作序列 | 来自特定任务训练真机数据 | 在多模态动作（既能向左也能向右的任务中表现优异）中表现优秀 |
act | 架构：cave+transformer 特点：一次性预测k步动作序列 | 来自遥操作演示数据 | 在精细操作和需要双臂协同的任务中表现优异 |
openvla | 架构：vlm+离散动作 引入视觉语言模型 | 来自开源数据集 | 基于大量数据训练的模型表现了比较好的泛化能力 |
pi0 | 架构：vlm+流匹配 | 来自开源数据集+自己采集的真机数据集 | 高难度的灵巧动作上表现优异 |
pi0.5 | 架构：基础pi0+协同训练 | 来自开源数据集+自己采集的数据集+网络视频 | 在完全未见过的环境中完成长任务（如收拾家务）上表现优异 |
- 问题：暂无
- 计划：
- 继续进行强化学习入门
第五周
- 时间：2025.1.2-2025.1.9
- 任务：强化学习
- 时长：14h
- 内容：完成强化学习部分笔记
- 笔记:
第六周
- 时间：2025.1.9-2025.1.16
- 任务：环境部署与代码阅读
- 时长：10h
- 内容：完成isaaclab，motrix的环境部署与模型训练推理。读代码、尝试调参
- 笔记: