Physical AI Lab 编辑部

规划移动机械臂的基座和手臂运动，包括可伸缩性、全身碰撞、稳定性、和Nav2MoveIt、进度误差、重新观察和恢复。

操作布料、电缆和包，具备任务特定状态、拓扑、动作原语、不确定性、重新观察和硬件验证，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过IMU传播、关节运动学、接触置信度、滑移抑制、协方差和断层测试，估算人形机器人的基座姿态和速度，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

规划具备可触及足型、地形支撑、摆动间隙、全身可行性、平衡、重新规划和执行测试的人形步法，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

估算物体的3D平移和旋转，保持变换方向、时间戳和对称性，然后在校准后的机器人坐标中验证抓握，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

比较 ICP 对应匹配和 NDT 体素分布，分别基于初始姿态、重叠、尺度、简并度、动力学、收敛性、结果门和机器人测试。

将滚动快门列的时序与曝光模糊分离，然后是预算显示、图像运动、光照、触发时间戳、机器人姿势和软件校正，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过接触几何、摩擦锥、法向力、质心和扰动力与力矩评估机器人抓握稳定性，然后监测滑移和物体损伤情况，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

设计孔中销组件为有界状态机，用于接近、接触检测、柔顺搜索、插入、就位、干扰检测和恢复，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

校准机器人IMU的偏差、比例、轴对准、温度、振动和时序，然后在重启、运动和外部观测中验证估计器，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。