足式机器人开发挑战 - 初学者开发足式机器人面临巨大困难，需实现爬楼梯、跑步、跳舞等高难度动作，但缺乏系统指导导致难以入门[1] - 复杂地形（石子路、坑洼路面）要求机器人具备稳定动作执行能力，僵硬驱动难以行走超过20米[1] - 完整开发流程需掌握运动学、动力学、多传感器融合、强化学习等8项核心技术，学习门槛高[1] 足式机器人行业价值 - 足式机器人（四足/双足）被视为机器人领域里程碑，能仿生应对复杂地形突破平坦环境限制[2] - 资本高度关注，在巡检、安防、救援等场景有广阔应用前景，企业正高薪争夺相关人才[2] - 当前是进入领域最佳时机，但缺乏系统学习路径导致学习者易踩坑放弃[2] 课程技术体系 - 国内首门覆盖四足到双足的全栈算法课程，包含基础运动控制、高级强化学习、Sim2Real迁移三大模块[2][3] - 核心技术包含：关节负载分析（运动学）、IMU/视觉多模态融合、双足动态平衡控制、PPO/SAC算法应用[3] - 前沿技术整合：波士顿动力跳跃算法解析、域随机化策略、RMA等提升仿真到现实的迁移成功率[4][7] 实战训练设计 - 仿真平台覆盖Isaac Gym/Gazebo/MuJoCo，实现行走/跳跃/攀爬等多任务切换训练[3][9] - 硬件部署涉及Unitree、DeepRobotics等主流平台，包含噪声注入、物理参数抖动等鲁棒性增强手段[7][11] - 大作业设置复杂地形跑酷、人机协作等场景，要求学员完成从设计到性能评估的全流程[7][16] 目标人群与能力培养 - 面向AI从业者、机器人专业学生、转行者三类人群，需具备Python/PyTorch及线性代数基础[16] - 培养能力包含：全栈技术掌握（运动控制到强化学习）、四足/双足系统思维、1-2年等效项目经验[16] - 课程形式为离线视频+代码+线上答疑，配套源码与行业案例，有效期1年[17]