01 / SECONDARY DEVELOPMENT
机器人二次开发
现有平台，功能扩展。
面向机器人厂家与研发团队，在现有平台上开发动作、控制策略、视觉与交互功能。
接口评估 · 算法模块 · 真机适配
咨询此方案01 / SOLUTIONS
面向不同平台，
解决具体任务。
面向机器人厂家、系统集成商与终端企业，围绕已有平台和实际任务，补齐算法、控制与系统能力。
02 / CORE CAPABILITIES
六大能力，
贯通开发全流程。
把策略训练、运动控制、硬件集成与现场调试串起来，让每一项研发工作都有清晰的工程目标。
01
RL / IL强化学习与模仿学习
围绕具体任务开展策略训练、补偿控制与模仿学习，推进策略在真实机器人上的部署适配。
02
CONTROL机器人建模与控制
结合机械结构与任务约束，开展轨迹跟踪、阻抗与柔顺控制、自适应控制及参数联调。
03
MULTI-ROBOT多机器人协同
面向协同搬运与紧密交互，设计分布式控制、机器人间通信与协调行为。
04
INTEGRATION硬件与系统集成
围绕复合与人形机器人平台，打通执行器、传感器、控制器、通信链路与上层算法。
05
SIM2REAL仿真到真机适配
串联仿真验证、参数辨识、误差分析与分阶段真机测试，处理策略落地时的环境差异。
06
AUTOMATION自动化产线开发
覆盖包装与贴标产线的流程、设备、电控设计以及装配调试，关注节拍与现场可维护性。
围绕平台，扩展更多可能。
导航、视觉、语音交互、大模型应用、设备通信与运维管理，可结合厂商 SDK、接口权限及现场条件进行专项评估。
03 / RESEARCH & ENGINEERING
研究积累，面向现场。
以下研发案例依据现有技术团队资料，展示研究与工程方向。具体项目范围、可公开材料与交付内容可在技术沟通中确认。
01多移动机械臂协调控制
协同操作 / 强化学习
任务背景
多台移动机械臂在协同搬运和紧密操作中，需要协调运动与接触行为。
技术路径
结合强化学习补偿与协调控制，研究多移动机械臂间的协同行为。
研发重点
协调控制策略、通信机制与任务验证。
02分布式阻抗与柔顺交互
柔顺控制 / 紧密交互
任务背景
面对接触任务和外部扰动，机器人需要兼顾运动协调与柔顺性。
技术路径
研究基于强化学习的分布式阻抗控制，用于机器人柔顺操作与紧密交互。
研发重点
阻抗参数、学习策略与交互任务适配。
03飞机—牵引车自适应协调控制
欠驱动系统 / 自适应控制
任务背景
重载飞机与牵引车构成耦合系统，参数不确定性会影响协调运动与轨迹跟踪。
技术路径
建立动力学模型，以协调误差和预设性能函数构造自适应控制结构。
研发重点
联合仿真、实物实验与系统运动协调。
04复合与人形机器人平台集成
硬件集成 / 步态训练
任务背景
让机器人硬件、控制器、传感器和上层策略构成可调试的完整系统。
技术路径
围绕复合与人形机器人进行平台搭建、系统联调及运动策略适配。
研发重点
接口整合、运动控制与分阶段真机测试。
05自动包装与贴标产线开发
工业自动化 / 电控集成
任务背景
包装贴标工序需要统筹设备接口、工艺流程和现场节拍。
技术路径
覆盖流程与设备设计、电控系统开发、装配和调试。
研发重点
工位协同、节拍联调与现场验收。
04 / HOW WE WORK
每一步，都有明确成果。
从需求到交付，分阶段推进。先验证关键能力，再完成系统集成。
需求沟通
明确设备平台、接口权限、目标场景与现场限制。
需求清单 / 任务边界方案评估
围绕动作、精度、节拍等指标，确定实施路径。
技术方案 / 验收指标研发验证
从仿真与算法原型到单功能真机测试，逐步验证。
研发原型 / 测试记录集成交付
完成设备与系统联调，按约定指标验收交付。
代码接口 / 交付材料