Robot Learning
MuJoCo 灵巧手方块姿态旋转
在接触、摩擦与碰撞约束下，使用 SAC 控制 24 自由度 Shadow Hand，使方块绕 Z 轴旋转至目标姿态并稳定保持。图中同时展示成功回合关键帧、物体三维轨迹和误差收敛过程。
- 方法
- SAC · 20 维连续控制
从你已有的基础开始。
- 论文分析与复现
- 拆解方法、数据要求和实验条件。已有代码无法复现时，先检查环境、预处理、随机性和指标实现。
- 实验设计与支持
- 结合研究问题设计基线、对照组、消融与评测，记录训练参数、权重和失败样本。
- 联合研究
- 围绕需要持续研发的问题，分阶段测试方法，复核结果，再决定后续方向。
- 研究原型
- 将已有方法做成可运行的演示或模型服务，补齐部署和使用说明。
强化学习实验
以下材料来自团队独立完成的实验，保留策略回放、轨迹和误差曲线。展示图不包含客户机密数据。
Robotic Manipulation
机械臂抓取、搬运与稳定放置
基于 FetchPickAndPlace-v4 构建完整操作链，策略必须依次完成接近、抓取、抬升、搬运、下降、释放和稳定停放。分阶段奖励避免策略停留在“夹住即成功”的伪解。
- 方法
- SAC · Goal-conditioned Control
Multi-agent Systems
多智能体三维无人机 MEC 卸载
采用 CTDE 与 LGNN-MAPPO，联合学习多架无人机的三维轨迹、飞行高度、用户关联、任务卸载和算力分配。实验同时观测服务率、覆盖、计算负载与飞行状态。
- 方法
- LGNN-MAPPO · CTDE
Autonomous Inspection
风场感知的精准农业无人机巡检
WAC-SAC 在有限电量、存储和任务时间内，根据病害强度、作物价值与空间风场规划巡检路径，优先覆盖高价值病害区域，并减少重复扫描与风致成像损失。
- 方法
- WAC-SAC · Wind-aware Policy
计算机视觉实验
使用箭头或左右滑动查看输入、模型结果和对比图，也可以打开原图检查细节。
RGB-D Segmentation
深度鲁棒的 RGB-D 语义分割
面向室内场景中深度缺失、噪声和边界错位问题，构建学习式深度可靠性估计与门控残差混合专家融合。实验同时检查干净场景精度、深度退化鲁棒性和跨模态边界响应。
- 方法
- DRF-MoE · LDRE · Gated Residual Fusion
- 材料
- NYUv2 对比 · 深度可靠性图 · 边界响应
GPR Sim2Real
探地雷达仿真到真实域迁移
针对探地雷达真实样本有限、仿真与实测纹理差异明显的问题，建立非配对 Sim2Real 生成管线，并通过频域、相位和结构约束保护目标双曲线与空间连通性。
- 方法
- CUT · PAOD · HCSC · EPCR
- 材料
- 仿真输入 · 域迁移结果 · 结构响应 · 参数扫描
Controllable Generation
多概念可控生成与属性解耦
面向多个相近概念共同生成时的属性泄漏和概念混淆，采用神经元隔离、稀疏掩码与独立训练后的权重融合，在保留单概念特征的同时完成多概念组合与风格扩展。
- 方法
- SDXL · Cones2 · Sparse Neuron Mask
- 材料
- 单概念学习 · 权重融合 · 组合生成 · 风格泛化
RGB-IR Detection
场景感知的 RGB-IR 目标检测
融合 RGB 纹理与红外热响应，通过场景感知选择性专家和互补—冗余解耦融合，在低照度、遮挡、远距离和复杂背景下稳定检测车辆与行人。
- 方法
- SSE · SDF · Routing Consistency
- 材料
- RGB/IR 对照 · 多场景检测 · 融合输出
把过程也交接清楚。
交付范围由项目约定。实验出现负结果，也会如实记录。
- 实验方案
- 研究假设、基线、对照组、资源要求和评测方式。
- 代码与环境
- 数据处理、训练和评测代码，依赖配置与运行说明。
- 模型与记录
- 确认版本的权重、训练参数、随机种子、检查点和日志。
- 结果与原型
- 指标复算、消融、失败分析和图表；按项目需要提供演示原型与使用文档。
合作前说清楚
能保证论文发表或达到某个指标吗？
不能。研究结果受数据、方法和实验条件影响。可以约定研究目标、工作范围和阶段验收，但不承诺论文录用或预设结果。
未公开资料可以提供吗？
先确认资料授权、保密约定、访问权限和保存时间。敏感项目可讨论指定环境或本地处理，客户未公开材料不会用于对外展示。
源码、权重和成果归属怎么定？
在合作协议中明确代码、数据、权重和研究材料的交付与归属。公开展示前需要授权，并进行必要的脱敏处理。
你现在卡在哪一步？
把论文、代码情况、数据条件和当前困难告诉我们，先判断可以怎样合作。