Physical AI Lab 编辑部

构建可重复的视觉-语言-动作机器人策略评估，包含任务层级、置信区间、延迟、干预措施、失效隔离和换位测试，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。

了解机器人抓握规划如何生成候选方案、评分接触、过滤IK和碰撞约束、规划接近路径和提起，以及验证真实抓取，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。

了解机器人安全功能如何获得所需的PL或 SIL，架构和诊断如何支持目标，以及如何验证完整的物理反应，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。

构建机器人从传感器暴露到传输、预处理、模型执行、队列、后处理和命令应用的推断延迟预算，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 LiDAR、视觉和视觉惯性 SLAM，通过观察、里程计、回环检测、地图输出、校准、指标和实际故障条件，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EtherCAT和CAN FD在机器人关节网络中的帧处理、仲裁、分布式时钟、利用率、拓扑、诊断和故障等方面。

设计 ROS 2 实时机器人控制，具备有限制的截止时间、调度、内存、 ros2_control接口、追踪和最坏情况抖动测试。

从内部向外调谐机器人电流、速度和位置环路，同时测量阶跃和频率响应、饱和度、噪声、共振和有效载荷变化，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。

比较使用转矩传感器、电机电流和扰动观察器的机器人碰撞检测，然后设置相位感知阈值并验证完整反应，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。

学习逆运动学和逆动力学计算什么，它们需要哪些输入，以及姿态、时机、力矩极限、接触和反馈如何将它们连接起来，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。