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Robotics Foundations 100 篇精读

机器人经典基础 100 篇：从几何表示到完整系统

机器人必须把不完整的观测转化为可执行的运动，并在接触、噪声与算力限制下保持可靠。本系列围绕位置、估计、动力学、规划、反馈与系统评价展开。

先看时间线总览 从第 1 篇开始 系列总结

每篇文章怎么读

  1. 输入与输出：先回答输入是什么、输出是什么、哪一个假设使问题可解。
  2. 表示：坐标系、状态定义和噪声模型一旦不一致，后续优化只会更快求出错误答案。
  3. 方法与公式：推导采用便于教学的统一记号，不能据此推断原代码接口。
  4. 误差传播：第二遍追踪代价、约束和误差如何进入下一模块。
  5. 证据：区分数学结论、特定平台观察和向其他任务推广的推断。
  6. 系统视角：单独提高某个模块指标，不必然改善完整任务成功率。
  7. 自测：用机制与边界问答检查理解，不必逐字记忆定义。

全系列架构

位置表示、状态估计、规划和控制长期并行发展。箭头是信息依赖：SLAM 的位姿误差会改变碰撞距离，规划轨迹又会影响未来可见的特征。

flowchart TD A[机器人任务] --> B[感知与状态估计] A --> C[几何与动力学模型] B --> D[地图与不确定性] C --> E[运动学 雅可比 刚体动力学] D --> F[规划与轨迹优化] E --> F F --> G[反馈控制] E --> G G --> H[接触与真实运动] H --> B B --> I[SLAM: 前端关联与后端优化] F --> J[图搜索 采样规划 连续优化] G --> K[位置 力 阻抗 操作空间 MPC] H --> L[抓取 摩擦 腿足 平衡] M[软件与基准] --> B M --> F M --> G

100 篇目录

最小阅读路线

可先读 D-H、Kalman、A*、RRT 与 ORB-SLAM，建立几何、估计、搜索规划和同时定位与建图；再按控制、接触、腿足或视觉专题深入。