四大核心课程体系，覆盖从嵌入式AI实训到OpenArm开源机械臂再到具身智能机器人与灵巧手的全链路人才培养，助力高校新工科建设。
基于万物拟态实训箱硬件平台，构建从底层系统、嵌入式开发、计算机视觉到端侧AI部署的全链路实践教学闭环。6门专业核心课程，100+综合实训项目，覆盖36个跨学科专业。
搭载Raspberry Pi 5终端，算力强劲，支持复杂算法运行，为嵌入式开发提供稳定底座。
集成温湿度、光照、超声波等即插即用传感器，覆盖物联网感知层全维度教学需求。
配备免驱摄像头、触摸屏与麦克风，无缝支持计算机视觉采集、人机智能交互类实训项目。
模块自由磁吸组合，快速构建从简单控制到复杂AIoT的多元场景，降低硬件搭建门槛。
Linux操作系统 · 传感器技术
构建硬件与系统基石
嵌入式系统开发
系统架构与驱动开发
计算机视觉 · 视觉图像处理
算法验证与工程实战
嵌入式人工智能应用
算法+硬件全流程闭环
嵌入式开发体系的核心基石课程，系统掌握Linux系统基础架构、核心操作与高级管理技能。从基础命令行到内核机制与嵌入式环境适配，培养嵌入式场景下的系统配置、调试与开发能力。
系统架构与发行版差异，终端命令行，文件系统，Vim编辑，管道符与I/O重定向
进程生命周期管理，网络参数配置，systemd服务，RPM/DEB包管理，环境变量配置
交叉编译环境，ARM工具链，内核启动流程，根文件系统构建，Shell脚本与开机自启
覆盖各类常用传感器原理与应用，培养多传感器数据采集、处理与融合能力。构建"感知-处理-传输"全链路知识体系，为万物互联时代智能硬件开发夯实基础。
光电/温湿度/惯性传感器，AD转换与数字滤波，I2C/SPI/UART通信协议
环境感知数据读取，运动传感器姿态解算，摄像头/红外/超声波综合实验
Linux环境传感器驱动开发，多设备同步采集，MQTT/HTTP协议云端上传
聚焦嵌入式系统核心技术，系统讲解从硬件架构解析到软件代码实现的完整流程。培养编写底层驱动、调试外设接口及开发复杂嵌入式应用的能力，掌握工业级嵌入式系统核心开发技能。
ARM架构解析，MCU/MPU差异，GPIO/UART外设原理与寄存器操作
Linux字符设备驱动开发，I2C/SPI框架，中断与定时器驱动
C语言嵌入式编程，多线程与同步机制，网络套接字编程
系统介绍计算机视觉经典算法体系，掌握数字图像基础原理与OpenCV工具核心用法。通过理论学习与实战结合，具备图像处理、特征分析能力，并将成熟算法落地于实际工程项目。
图像表示体系，像素与色彩空间转换，滤波降噪，边缘检测，阈值分割
几何变换与校正，SIFT/ORB特征提取与匹配，目标定位与场景匹配
OpenCV工程化，ARM/Linux平台交叉编译，实时视频流采集与算法优化
聚焦视觉算法在工业与生活场景中的深度应用，通过真实工程实战项目将核心算法转化为可落地的解决方案，重点提升分析与解决复杂视觉问题的工程实践能力。
工业级图像预处理管线，去噪/畸变矫正/光照均衡，语义/实例分割与亚像素检测
条码检测与OCR技术，缺陷检测模型，关键点定位与部件姿态分析
ROI提取与NEON指令加速，动态帧率与算力分配，低功耗高效运行
AIoT课程体系制高点，聚焦深度学习模型从算法到硬件的全流程落地。掌握模型训练、轻量化优化核心技术，部署到嵌入式终端，打通"算法+硬件"最后一公里。
CNN卷积神经网络，MobileNet/YOLO-Nano轻量化模型，模型量化与剪枝压缩优化
工业级数据集标注，PyTorch→ONNX→Tengine/NCNN格式转换与适配
Linux嵌入式AI推理环境，摄像头实时采集与AI推理，GPIO/显示屏外设闭环
轻量化YOLO模型部署到Raspberry Pi 5，实时目标检测，智能联动GPIO外设
完全开源的国产人形机械臂，依托开源硬件与 ROS2 软件栈，主打跨学科工程实践，适配理工科核心课程。分为五大类：基础通识、核心专业、AI 融合、机械设计、综合实战，覆盖本科与高职院校核心课程。
高职/本科低年级
本科/高职拔高
本科/AI方向
机械专业专属
全校公选·科创
基于Mini Pi具身智能机器人硬件平台，构建从环境搭建、设备调试、交互控制到仿真训练、实体部署的全链路实践闭环。共10节核心课程，54学时，分基础模块（1-5节）与高阶模块（6-10节）两大进阶阶段，配套赛事赋能、精品资源、师资研修、产教研协同四维一体支持体系。
基础开发运行环境搭建，包括仿真平台安装、依赖库配置、开发工具链部署。为后续所有课程实验奠定软件与系统基础。
机器人硬件设备部署调试，传感器标定、执行器校准、通信链路测试。掌握从开箱到可运行状态的完整硬件调试流程。
语音交互标杆样片课程，语音识别/合成接口调用、多轮对话逻辑实现。构建人机语音交互的完整技术能力。
工具接口对接实操，RESTful API调用、传感器数据读取、控制指令下发。掌握机器人与外部系统互联互通的核心技术。
机器人基础动作指令编程，关节运动控制、动作序列编排、运动学基础。从单关节到多关节协同，掌握机器人运动编程核心技能。
仿真场景建模，Isaac Sim/NVIDIA Omniverse数字孪生环境构建与资产导入。构建虚拟仿真环境，为强化学习训练与算法验证提供数字底座。
机器人拖拽示教实操，动作录制、轨迹复现、示教编程流程。零代码实现机器人动作学习，降低运动编程门槛。
仿真强化学习训练标杆样片，策略网络训练、域随机化、Sim2Real迁移。从虚拟到现实，掌握强化学习驱动机器人自主进化的核心技术。
仿真模型下发实体机器人，模型转换、固件烧录、实物测试与调试。打通"仿真训练→实体运行"的最后一公里，实现虚实闭环。
综合项目实战，环境感知→决策规划→动作执行全流程整合案例。以机器人足球对抗为场景，串联前9节全部知识点，检验完整技术栈的实战应用能力。
聚焦计算机应用能力与数字素养大赛，提供世赛具身智能赛项专项辅导。通过赛事真实案例与团队协作任务训练，全面提升实战竞技能力。
全课程配套资源库，涵盖教学大纲、教学设计、分章节视频与项目源码。配套活页式、项目式专业教材，满足混合式教学需求。
寒暑假前沿技术集训，深耕具身智能教研与课程设计。通过设备实操、项目实战与先进教学教法培训，打造双师型教师队伍。
指导纵向教改与产教融合课题，落地教育部产学合作项目。引入企业真实项目实训与数据标注实战，推动教育链、人才链与产业链有机衔接。
万物拟态・基于 LinkerHand ROS SDK 分层课程体系，适配高职 / 本科 / 研究生。依托灵心巧手 LinkerHand ROS1/ROS2 全套 SDK，结合万物拟态 UnitClaw 软硬件整合能力，打造三层递进、理实一体、产赛研融合的标准化灵巧手教学体系。
SDK 文档参考：LinkerHand ROS SDK 开发文档 | 查看灵巧手产品详情
48 学时 · 工业机器人 / 机电一体化专业
培养目标：掌握灵巧手硬件拆装、图形化控制、Python 基础指令、工业抓取实操，能完成灵巧手设备调试、简单自动化抓取工位开发。
配套硬件：L6/O7 低成本教学灵巧手、桌面实训台、UnitClaw 可视化控制软件
64 学时 · 机器人工程 / 自动化 / 人工智能专业
培养目标：精通 ROS1/ROS2 双版本开发，掌握多模态感知融合、手眼协同、虚实仿真、遥操作，可独立完成灵巧手系统集成与课程设计。
配套硬件：L10/L16 多自由度灵巧手、PyBullet 仿真工作站、单目视觉相机、UnitClaw 集群教学系统
32 学时 · 选修 / 科研实训
培养目标：基于 LinkerHand SDK 完成模仿学习、抓取生成算法、大模型具身部署，支撑毕业设计、学科竞赛、纵向课题申报。
配套硬件：L20 旗舰 21 自由度灵巧手、人形机器人整机、GPU 训练工作站、DexScale 触觉数据集授权
适合新增选修课 — L6/L10 灵巧手 + SDK 全套源码 + 分层实训讲义 + UnitClaw 教学软件 + 1 期师资培训
新工科专业建设 — 32 台灵巧手集群 + 仿真服务器 + 三层全套课程 + 实验室集成施工 + 2 年驻场技术服务
研究生/竞赛专项 — L20 旗舰科研设备 + 深度学习工作站 + 模仿学习/抓取算法全套源码 + 联合课题指导 + 赛事全程技术支撑
| SDK 案例编号 | 教学模块归属 | 核心教学知识点 |
|---|---|---|
| 0000-PyBullet 仿真 | 本科虚实仿真模块 | 机器人离线仿真、虚实代码互通 |
| 0001 - 获取灵巧手状态 | 本科 ROS 底层开发 | ROS 话题消息、关节数据解析 |
| 0002-gui_control 图形界面 | 高职基础实训 | 可视化控制、动作点位录制复现 |
| 0003~0005 力/速度/电流读取 | 高职工业抓取、本科感知融合 | 多传感器数据采集、夹持力自适应 |
| 0101-lipcontroller 触觉捏取 | 高职综合实训 | 触觉触发闭环抓取逻辑 |
| 0102~0106 Python 手势动作 | 高职 Python 编程模块 | Python ROS 节点、连续动作控制 |
| 0201~0203 L25 遥操模式 | 本科遥操作模块 | 灵巧手远程控制、多模式切换 |
| 0009-finger_guessing 猜拳 | 本科手眼协同 | 视觉识别 + 灵巧手交互闭环 |
| 1001-human-dex 模仿学习 | 研究生科研模块 | 示教数据采集、强化学习训练 |
| 1002-linker_unidexgrasp 抓取算法 | 研究生科研模块 | 通用抓取网络、跨机型姿态映射 |
致力于培养具备扎实理论基础、强大工程实践能力和前沿创新思维的具身智能领域复合型人才
掌握从底层硬件选型、驱动开发到上层软件架构设计的全栈开发与系统整合能力
精通深度学习、强化学习等主流AI算法，并能灵活应用于感知、决策与控制等实际机器人任务
具备将理论转化为实践的能力，能够调试硬件、优化代码，解决复杂场景下的工程落地问题
熟练运用敏捷开发模式，在大型机器人项目中与跨职能团队高效沟通，协同完成研发目标