为什么你的足式机器人不work? 最近有位同学找峰哥咨询运控相关的问题，买了一个二开的人形，但不知道怎么用。折腾了好久，老师给的目标是像人类一样完成爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等各类动作。该说不说，虽然具身现在工作很多，但让一个初学者上手调一个，还是很难！！！

人形机器人和四足重强化，想象一下，机械狗能够在布满石子的路上或者山区进行工作，如果只是僵硬的动作驱动，那估计连20m都走不出去！在面对满是石头、树木、坑洼不平的路面、各种草丛和障碍物，有效稳定地执行动作是非常关键的。

对于开发者，真的稳定完成一套开发流程需要具备以下基础：运动学、动力学、多传感器融合、步态控制、强化学习、模仿学习、仿真、sim2real等方向。内容众多，小白经常踩坑。

为什么足式机器人对具身领域如此重要？

足式机器人（四足、双足等）被业界誉为「机器人领域的下一座里程碑」，因其能像生物一样应对复杂地形、灵活跨越障碍，不再局限于平坦环境。

资本与市场对足式机器人无比青睐，未来将在巡检、安防、救援、工业自动化等场景大放异彩。可以说，现在是进入足式机器人领域的最佳时机！相关企业对人才的需求越来越大，不惜重金求人。

然后，很多同学刚开始根本不知道怎么入门，没有完整的学习体系，将会处处踩坑，久久不能入门，导致最终放弃学习，错失了机会。为此，具身智能之心联合行业知名机器人专家，出品了国内首门《从四足到双足的全栈算法》教程。旨在解决大家入门难，优化进阶难的问题！什么有价值我们就教什么！

国内首个具身足式算法与实战课程

本课程面向想要深入足式机器人领域的学习者，系统讲解从四足 到双足再到更高级算法的全流程技术栈。结合真实应用案例，配合仿真环境 (Isaac Gym/Gazebo/MuJoCo)，课程核心内容如下：

1. 四足机器人基础

• 运动学与动力学：关节布局、负载分析、步态规划
• 多模态传感器融合：IMU、视觉、力觉数据处理与整合
• 实战：在仿真环境中实现四足机器人的平稳行走、转向

• 双足平衡性与动态控制：如何让机器人“像人一样”站立和行走
• 强化学习在双足中的应用：PPO、SAC 等算法结合步态控制
• 实战：从基础走路到跳跃、跑动等高难度姿态

• 深度强化学习与模仿学习：Behavior Cloning (BC)、GAIL、终身学习 (EWC) 等
• 多任务训练与自适应：在同一机器人上实现行走、避障、攀爬等任务无缝切换
• 前沿案例：波士顿动力的多姿态切换与跳跃背后的算法思路

• 域随机化、RMA 等核心策略：降低仿真与现实差异，保证真实部署成功率
• 硬件部署：介绍市面主流足式机器人（Unitree/DeepRobotics 等）的平台特性
• 安全策略：碰撞检测、软硬件冗余、人体交互安全与容错机制

• 自定义大作业：在仿真平台中自主设计多场景训练，如斜坡、碎石路、障碍物
• 实战案例：巡检机器人、安防机器人、极端地形探索
• 成果展示：记录并分享关键训练过程、评估指标与可视化结果

课程大纲如下：

实战一览（四足+双足+人形）：

适合人群

• AI机器人从业者：已有一定编程或算法基础，想进军足式机器人领域
• 研究生、本科生：专注机器人/强化学习方向，期望快速补齐实战能力
• 转行者：从传统CV、自动驾驶、机械臂转向多足机器人研究或工程
• 对前沿技术感兴趣的爱好者：渴望亲身体验足式机器人的魅力

基础要求

• 具备一定的Python、PyTorch基础；
• 对数学（线性代数、概率论）有一定了解；
• 建议自备GPU（≥12G 显存）或使用云端算力。

学后收获

• 全栈式足式机器人技能从运动学基础到高级强化学习算法，贯穿软硬件与仿真环境，扎实掌握足式机器人核心技术。
• 从四足到双足的系统思维深刻理解多足机器人各阶段的不同挑战与解决方案，对后续研发或学术研究更具前瞻性。
• 实战训练与落地能力课程注重“做中学”，结合代码演示、大作业、仿真练习，帮助你将理论转化为真正的工程实现。
• 应对真实场景的经验通过Sim2Real、行业案例、安全机制等环节，积累1~2年足式机器人从业经验，直面工业与科研挑战。

课程形式与说明

• 课程模式：
• 离线视频 + 代码讲解 + 线上答疑
• 配套资料、源码示例
• 微信群内答疑
• 购买后1年有效，可反复观看
• 退款说明：课程为虚拟商品，购买后不支持退款

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