具身基础设施¶

具身智能数据类型

机器人学习的事实标准四元组——视觉观测、本体感知、动作序列、语言指令的通用模式与各框架差异

具身智能数据归一化

z-score、min-max、分位数三种归一化方案的公式与权衡，delta actions 陷阱，per-timestep 归一化，动作离散化

具身智能数据管线

从采集到模型消费的 8 个阶段——Schema 映射、坐标变换、模态预处理、归一化、时序窗口、表示转换、Batch 化、噪声注入，以及 LeRobot / OpenPI / Octo / RT-2 等框架的解法对比

LeRobot Dataset v3

存储-API 解耦、多 episode 文件聚合、关系型元数据索引，解决百万级 episode 可扩展性

具身仿真

GPU 并行仿真 vs CPU 高保真的技术权衡——接触力学建模、Sim-to-Real Gap 四种来源、域随机化 / 系统辨识 / Teacher-Student 蒸馏三种跨越策略

ROS 2

机器人分布式软件框架——DDS 通信层、去中心化发现、节点/话题/服务/动作四种通信原语、QoS 策略、Executor 调度模型

DDS 数据分发服务

以数据为中心的发布/订阅标准——DCPS 实体模型、去中心化发现协议、22+ 种 QoS 策略，及在机器人系统中的三种集成形态