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🚀前言

在科技飞速发展、日新月异的时代，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度蓬勃发展，已成为国家重点发展战略之一。我国高度重视人工智能的发展，将其视为推动经济高质量发展、提升国家竞争力、保障国家安全以及改善人民生活的关键驱动力。人工智能领域宛如一片蕴含着无尽潜力的创新海洋，探索与创新的浪潮此起彼伏、汹涌澎湃，一刻也未曾停歇。“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，这句诗恰如其分地描绘了这一领域的蓬勃发展、繁花似锦的景象。
在国家大力支持与积极引导的背景下，笔者有幸投身于人工智能这一充满挑战与机遇的领域，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）这两个重要的研究方向深耕，积累了较为丰富的研究与实践经验。在长期的探索过程中，笔者深刻体会到，虽然非具身智能在特定任务和领域取得了一定成果，但它仍然存在明显的局限性。这不仅关乎技术瓶颈的突破，更与我国人工智能战略布局的推进息息相关。理解并解决这些局限性，对于我国在人工智能领域实现跨越式发展，在全球科技竞争中抢占先机，具有重要的现实意义。

🚀一、具身智能：从理论到实践

本文送出的书籍是这本：

🔎1.编辑推荐

适读人群 ：适合人工智能研究者、工程师及爱好者阅读。
《具身智能:从理论到实践》是一本系统且实用的技术指南，深入探讨了具身智能这一前沿领域的核心理论与实际应用。通过覆盖多传感器融合、ROS2平台、机器人运动规划与控制、以及机器学习与关键算法的部署优化，《具身智能:从理论到实践》为读者提供了从入门到精通的全流程指导。不仅适合科研人员、工程师和开发者，也为高年级本科生和研究生提供了理论与实践相结合的学习路径。书中丰富的案例与仿真实践，使读者能更好地将技术应用于实际项目，助力掌握未来智能科技的关键技术。

🔎2.内容简介

《具身智能:从理论到实践》聚焦人工智能前沿的具身智能领域，以“理论奠基-技术解析-实践应用”为主线，系统阐述相关内容。《具身智能:从理论到实践》共8章，构建了从基础概念到工程应用的完整知识体系。开篇介绍人工智能发展脉络，引出具身智能的概念，并明确其定义等关键内容。接着通过采摘福白菊的实例，剖析传统机械臂控制方法及局限。随后深入探讨VLA原理、SLAM技术、机器人感知与自主定位技术、视觉语言导航技术等核心要点，并详细介绍相关算法和模型。书中着重展示VLA技术于实体机械臂上的应用实践，同时详细讲解VLN的具体代码，涵盖算法原理与实现过程等内容。全书融合理论推导与代码实践，既有学术深度，又具工程实用性，适合人工智能研究者、工程师及爱好者阅读，为具身智能技术的研发与应用创新提供全面参考。

🔎3.作者简介

易显维中国地质大学硕士，拥有13年算法研发及管理经验。曾任科大讯飞、北京百分点科技和中国建设银行的算法专家。在数据竞赛、机器视觉和自然语言处理等领域具有丰富经验，为公司技术研发和业务拓展作出了巨大贡献。主导了多项NLP平台和机器人产品的研发，并参与了国内外多个学术评测和算法竞赛，取得了优异成绩。吴凯中国科学院大学博士，国防科技大学博士后，高级工程师。博士期间参与“嫦娥三号”工程中月球车制图与视觉导航核心算法模块的研发，博士后期间负责国防领域的无人机图像测量与视觉导航系统的关键技术研究，并开发一整套无人机视觉巡查实时应用系统。出站后作为资深研究员加入智驾领域知名科创企业，长期负责智能驾驶领域多传感器融合感知、低成本建图定位、自主导航算法自研及工程化落地，曾获测绘科技进步一等奖，已申请多项智驾核心技术专利。

🔎4.产品特色

🔎5.目录

目 录
第1章 序章 1
1.1 创作背景：人工智能的范式跃迁 1
1.2 具身智能：打破虚拟与现实的次元壁 4
1.3 大模型与物理世界的融合革命 8
1.4 具身智能的定义与范畴 10
1.5 具身智能的关键问题 11
1.6 本章小结 12
第2章 传统机械臂控制实例 13
2.1 目标检测模型的数据集构建和模型训练 14
2.1.1 数据集构建及数据预处理 14
2.1.2 模型训练 15
2.1.3 模型优化与调整 15
2.1.4 实际应用与效果评估 15
2.2 构建坐标系，获取深度信息 16
2.2.1 构建世界坐标系 16
2.2.2 模型的拟合与建立 16
2.3 机械臂控制实现 19
2.3.1 坐标系的建立与标定 19
2.3.2 坐标转换—世界坐标到机械臂基坐标的转换 19
2.3.3 求解机械臂关节需转动角度 20
2.3.4 轨迹规划—生成关节空间轨迹 21
2.3.5 控制实现 22
2.4 核心代码讲解 22
2.5 本章小结 28
第3章 VLA（视觉-语言-动作）原理 29
3.1 视觉-语言-动作发展范式 30
3.1.1 传统系统的模态割裂 30
3.1.2 VLA范式—从割裂到融合的跨越 31
3.1.3 VLA的核心价值—具身智能的落地实践 31
3.2 隐式端到端VLA 31
3.2.1 基础模块介绍 32
3.2.2 方案分类 36
3.2.3 RT-1算法详解 39
3.3 显式端到端VLA 42
3.3.1 显式端到端VLA的定义 43
3.3.2 UniPi：开山之作 43
3.4 分层端到端VLA 48
3.4.1 分层端到端VLA的举例说明 49
3.4.2 Pi0-CogACT算法详解 50
3.5 本章小结 55
第4章 SLAM基础原理简介 56
4.1 视觉里程计原理 57
4.1.1 2D-3D：对极几何 58
4.1.2 八点法求解本质矩阵 60
4.1.3 3D-2D：PnP 61
4.1.4 3D-3D匹配：ICP 65
4.2 后端状态估计与累计误差 67
4.2.1 线性系统和卡尔曼滤波 69
4.2.2 非线性系统和扩展卡尔曼滤波 70
4.2.3 光束平差法（BA）与图优化 71
4.3 回环检测消除累计误差实现精准导航 75
4.3.1 词袋模型 76
4.3.2 字典 78
4.3.3 相似度计算 79
4.4 本章小结 81
第5章 机器人感知与自主定位 82
5.1 常见传感器在具身智能中的应用 84
5.1.1 相机 84
5.1.2 惯性测量单元 85
5.1.3 激光雷达 86
5.1.4 角雷达 87
5.1.5 全球卫星定位系统 87
5.1.6 轮速传感器 88
5.1.7 超声波传感器 89
5.2 多传感器时间同步 90
5.2.1 时间同步的意义 91
5.2.2 基本方法 91
5.2.3 实验方案 93
5.2.4 应用案例分析 94
5.2.5 性能提升策略 95
5.3 轮式机器人外参标定 96
5.3.1 基础理论 97
5.3.2 基本方法 100
5.3.3 实验方案 102
5.3.4 应用案例分析 107
5.4 场景感知 111
5.4.1 多模态信息融合 112
5.4.2 目标检测与实例分割 114
5.4.3 场景深度感知 116
5.5 记忆地图构建与智能导航 119
5.5.1 记忆地图构建 120
5.5.2 记忆地图的表示与存储 120
5.5.3 记忆地图的更新与维护 124
5.5.4 基于记忆地图的自主定位 127
5.6 场景理解与认知 128
5.7 本章小结 130
第6章 视觉语言导航原理 132
6.1 概述 133
6.1.1 任务定义 133
6.1.2 任务介绍 133
6.1.3 发展历史 134
6.1.4 任务三要素 135
6.1.5 VLN系统的构成 136
6.2 导航任务的划分 138
6.2.1 指令导向任务 138
6.2.2 目标导向任务 140
6.2.3 需求导向任务 142
6.2.4 对话导向任务 144
6.3 数据集基准与仿真器 145
6.3.1 数据集基准范式 146
6.3.2 常见数据集介绍 146
6.3.3 仿真环境 150
6.4 评估指标 151
6.5 Baseline方法 155
6.5.1 动作空间划分 155
6.5.2 图像的输入处理 155
6.5.3 算法流程 156
6.5.4 损失函数 158
6.5.5 实验结果 159
6.6 本章小结 160
第7章 VLA实战 161
7.1 ACT算法实践 163
7.1.1 ACT算法原理 163
7.1.2 ACT算法实现 168
7.1.3 ACT算法复现 192
7.2 DP算法实践 206
7.2.1 DP算法原理 206
7.2.2 DP算法实现 211
7.2.3 DP算法复现 219
7.3 本章小结 222
第8章 VLN实战 223
8.1 DUET原理 223
8.1.1 整体流程 223
8.1.2 详细实现 224
8.2 复现流程 228
8.2.1 环境配置 228
8.2.2 预训练 235
8.2.3 微调和验证 242
8.3 本章小结 248

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