Программа курса

7 модулей — 26 недель, 130 часов

Курс построен по принципу нарастающей сложности: от инфраструктуры к симуляции, от теории движения к манипуляции и сенсорам. Каждый основной модуль заканчивается лабораторной работой на реальном G1.

Вернуться к описанию курса Записаться на курс
  • Что такое роботы и робототехника
  • Основные термины и понятия
  • Обзор курса: структура, модули, чего ожидать
  • Ubuntu: установка, терминал, bash-скриптинг
  • Git & GitHub: рабочий процесс в робототехнике
  • Архитектура Unitree G1: суставы, актуаторы, вычислительный стек
  • Процедуры включения / выключения, безопасная работа, аварийная остановка
  • Unitree SDK: обзор API, DDS / CycloneDDS
  • Первое подключение: чтение состояния, отправка команд
🔬 Лабы: установка Ubuntu, первый bash-скрипт, запуск/остановка G1, SDK health-check
  • Зачем симуляция: концепция Sim-to-Real
  • MuJoCo: XML-модели, физика, Python API, viewer
  • Сенсоры и актуаторы в MuJoCo, control loops
  • Unitree MuJoCo Bridge: загрузка G1, маппинг суставов
  • Выполнение SDK-команд в симуляторе, запись траекторий
  • Отличия симуляции от реального робота
🔬 Лабы: установка MuJoCo, управление скриптом, запуск G1 в симуляторе
  • Кинематика робота: DOF, звенья, кинематические цепи, фреймы
  • 7-DoF рука G1: рабочее пространство, избыточность
  • Прямая кинематика (FK): преобразования, DH-параметры
  • Аналитическая IK: геометрия, выбор решения, сингулярности
  • Численная IK: Jacobian, damped least-squares, nullspace
  • Планирование траекторий: joint-space vs Cartesian, полиномы
  • Управление: PD, torque, impedance / admittance
  • Двуручная координация, телеоперация (LeRobot)
🔬 Лабы: workspace визуализация, FK/IK руки, pick-and-place, teleop-демо
  • Баланс: центр масс, многоугольник опоры, статика и динамика
  • ZMP и capture point: критерии устойчивости
  • LIPM: модель ходьбы, траектория центра масс
  • Фазы походки: stance / swing, FSM, параметры шага
  • Постановка стопы: Bezier, сплайны, клиренс, приземление
  • Применение IK к ноге: контакт, замкнутая цепь, пределы
  • Оценка состояния: IMU + контакт, одометрия, компенсация наклона
  • RL-локомоция: policy, sim-to-real, адаптация к рельефу
🔬 Лабы: многоугольник опоры и ЦМ, FSM-визуализация походки, Bezier-траектория стопы, ходьба G1 в симуляторе
  • IMU: акселерометр, гироскоп, калибровка, фильтрация
  • Sensor fusion: complementary filter, Kalman (интуитивно)
  • LiDAR: принципы, облака точек, 2D-картирование
  • RGB-D камера RealSense D435i: модель, глубина, intrinsics
  • Детекция объектов: YOLO на потоке G1
  • Аудио: микрофон, TTS, голосовые реакции
🔬 Лабы: IMU real-time визуализация, LiDAR + RGB-D стрим, YOLO + голосовой ответ
  • Зачем ROS2: nodes, topics, services, actions
  • ROS2 vs DDS, установка ROS2 Humble
  • Первый publisher / subscriber на Python
  • rviz2, rqt, ros2_control overview
  • Unitree ROS2 пакеты, мост к SDK
  • Карьерные траектории в робототехнике + тизер следующего курса
🔬 Лабы: Hello-world ROS2, управление G1 через topic (ходьба вперёд)
  • Выбор темы, формирование команд (2–3 чел.)
  • Разработка проекта с менторской поддержкой
  • Code review, документация, подготовка демо
  • Публичная защита перед панелью преподавателей и внешних рецензентов
  • Видео-демо на реальном роботе G1 (3–5 мин.)
🏆 Примеры: голосовая навигация к объекту, двуручная передача предмета, obstacle avoidance с LiDAR