机器人文档项目总导航图

这份导航图只回答一个问题：这个文档项目整体在研究和教学什么，主方向有哪些，它们之间是什么关系。

不展开到具体章节知识点，只保留宏观结构、代表方法、代表代码生态和核心入口文档。

如果你需要更细的结构树，请继续看：

• 项目分层导航：大方向 → 方向 → 子方向 / 子知识块 → 对应文件入口
• 数学导航完整性审计：按“总纲 → 批次 → 子任务 → 单文件成熟度”核对数学线是否缺项
• 全项目导航完整性审计：对整个项目导航做简洁总审查

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1. 项目定位

这个项目不是单一主题的笔记集合，而是一套面向**机器人高阶教学 / 工程迁移 / 研究预备**的文档体系。
整体上可以理解为六层结构：

1. 数学底座
2. C++ / SLAM 公共主线
3. 规划与控制总线
4. 按机器人形态展开的方向线
5. 横切专题
6. 工程生态与项目调研

当前文档形态是**根目录平铺 + 多条主线并行演进**，因此建议后续都从本导航页进入。

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2. 一张图看全项目

机器人文档项目
├── A. 数学与博士前底座
│   ├── 基础分析 / 代数 / 测度 / ODE
│   ├── 流形 / 李群 / 凸优化 / 自动微分
│   ├── 最优控制 / 刚体动力学 / 状态估计
│   └── RL / 接触力学 / 深度学习与具身智能
│
├── B. C++ / SLAM 公共主线
│   ├── 现代 C++ / 模板 / 并发 / 工程化
│   ├── Eigen / manif / Ceres / GTSAM / g2o
│   ├── PCL / OpenCV / ROS2 / CUDA
│   └── 多传感器 SLAM 架构与项目实战
│
├── C. 规划与控制总线
│   ├── 方向划分与公共基础层
│   ├── Pinocchio / QP-NLP / MPC / WBC / ros2_control
│   └── 从 SLAM/C++ 底盘过渡到规控方向
│
├── D. 方向线
│   ├── 无人机规控
│   ├── 机械臂规控
│   ├── 腿足 / 轮足 / 人形 / 复合机器人
│   └── 力控 / 柔顺 / 阻抗 / 导纳
│
├── E. 横切专题
│   ├── 不确定性规划
│   ├── 博弈规划
│   ├── 时空联合规划
│   └── MuJoCo / 可微仿真 / RL+规控交叉
│
└── F. 工程生态与调研
    ├── ROS1 / ROS2 / Gazebo / URDF / Xacro
    ├── 规划控制 C++ 库生态
    ├── SLAM / 规控 / 机器人项目全景调研
    └── 经典论文脉络与项目精读

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3. 主结构导航

A. 数学与博士前底座

• 定位：整套项目的理论地基，负责把本科数学补到机器人博士预备层。
• 主要覆盖：实分析、测度、泛函、流形、李群、凸优化、非线性优化、自动微分、最优控制、刚体动力学、状态估计、RL、接触力学、具身智能数学。
• 代表方法关键词：Retraction、BCH、KKT、内点法、PMP、HJB、RNEA/ABA、EKF/IEKF、因子图、随机逼近、互补问题。
• 代表代码生态：Eigen、Sophus、manif、Ceres、CasADi、OSQP、Ipopt、GTSAM。
• 入口文档：
• 博士前数学学习路线图总览
• 博士前数学路线图 · 第一批 · 专题1：光滑流形的一般理论
• 博士前数学路线图 · 第二批 · 专题 2：凸优化问题类型与对偶理论

B. C++ / SLAM 公共主线

• 定位：整个项目的工程底盘，也是多数方向线默认的前置主线。
• 主要覆盖：现代 C++、模板、并发、内存/缓存、构建系统、ROS2、高性能工程；再向上进入 SLAM 的核心库、系统架构、项目精读与综合实战。
• 代表方法关键词：CRTP、SFINAE、Concepts、因子图、自动微分、图优化、多传感器 SLAM、性能优化、Mini-LIO。
• 代表代码生态：Eigen、manif、GTSAM、Ceres、g2o、PCL、OpenCV、ROS2、CUDA。
• 入口文档：
• SLAM_CPP进阶教学大纲_v8_上篇
• SLAM_CPP进阶教学大纲_v8_下篇
• SLAM工程师C++进阶大纲优化研究报告

C. 规划与控制总线

• 定位：连接“SLAM/C++ 底盘”和“各机器人规控方向”的总纲层。
• 主要覆盖：规控方向分类、公共基础层、Pinocchio、动力学、优化建模、MPC、WBC、实时控制、任务编排。
• 代表方法关键词：Pinocchio、CppAD/CodeGen、QP/NLP、DDP/iLQR、MPC、TSID、WBC、PREEMPT_RT、BT.CPP。
• 代表代码生态：Pinocchio、CppAD、CasADi、OSQP、HPIPM、ProxQP、Crocoddyl、OCS2、ros2_control。
• 入口文档：
• 规控方向分类与公共基础层设计方案
• 机械臂腿足规控C++方向增量式教学大纲_v1
• 腿足方向C++进阶教学大纲_v1_序章上篇_全景与四分法

D1. 无人机方向

• 定位：面向多旋翼轨迹生成、自主探索、MPC/几何控制、敏捷飞行与群体协同。
• 主要方法：微分平坦、Min-Snap、多项式轨迹、B-spline、MINCO、安全走廊、几何控制、NMPC、敏捷飞行 RL、编队协同。
• 代表代码生态：GCOPTER、Fast-Planner、EGO-Planner、PX4、Flightmare、Aerial Gym、Agilicious、OmniDrones。
• 入口文档：
• 无人机方向C__进阶教学大纲_v0.1
• 无人机运动规划与控制开源C++项目全景调研

D2. 机械臂方向

• 定位：面向固定基座操作机器人，从运动学、动力学、优化到规划执行的完整工程链。
• 主要方法：Pinocchio 动力学、IK、碰撞检测、QP/NLP 建模、OMPL、TrajOpt、CHOMP、STOMP、GPMP2、时间参数化、实时控制、MoveIt2。
• 代表代码生态：Pinocchio、KDL、TRAC-IK、IKFast、FCL、HPP-FCL、OMPL、MoveIt2、Ruckig、libfranka。
• 入口文档：
• 机械臂方向C__进阶教学大纲_v0.1
• 机械臂规划与控制开源C++项目精炼版调研
• 机械臂规控C++项目全景调研_第一批

D3. 腿足 / 轮足 / 人形 / 复合机器人方向

• 定位：从浮动基座动力学出发，进入四足、轮足、人形、足式操作和 loco-manipulation。
• 主要方法：空间向量代数、Centroidal Dynamics、SRB、MPC+WBC、WBIC、全身控制、模式切换、移动操作、轮足混合、视觉全身控制。
• 代表代码生态：Pinocchio、OCS2、Crocoddyl、TSID、legged_control、qm_control、mc_rtc、Isaac Lab。
• 入口文档：
• 腿足方向C++进阶教学大纲_v1_第1批_Ch47-50
• 复合机器人规控C++进阶教学大纲_续篇_Ch71-100
• 轮足机器人与足式机械臂开源项目全景调研

D4. 力控 / 柔顺控制方向

• 定位：从位置控制跨入接触交互世界，覆盖阻抗、导纳、操作空间力控、变阻抗、碰撞安全和学习型柔顺。
• 主要方法：阻抗控制、导纳控制、操作空间动力学、无源性、能量罐、动量观测器、WBC 力控、RL+阻抗、Diffusion Policy。
• 代表代码生态：libfranka、franka_ros2、ros2_controllers、mc_rtc、TSID、OCS2、WBIC、SERL。
• 入口文档：
• 力控柔顺控制方向C__进阶教学大纲_v0_2

E1. 不确定性规划横切专题

• 定位：处理模型误差、感知误差、风险和信念空间问题。
• 主要方法：Scenario Tree、Robust MPC、Chance-Constrained Planning、POMDP / Belief-space Planning、CVaR / 风险敏感规划。
• 代表代码生态：DESPOT 等 POMDP 框架为主，工程 C++ 生态相对稀疏。
• 入口文档：
• 不确定性规划横切专题_八段式大纲_上篇
• 不确定性规划横切专题_八段式大纲_下篇

E2. 博弈规划横切专题

• 定位：处理“对手/他人也是决策者”的规划问题，强调交互、意图和策略耦合。
• 主要方法：Game-theoretic Planning、交互式规划、联合预测-规划、多智能体决策、MARL 交界。
• 代表代码生态：开源 C++ 较分散，更多承担“论文脉络 + 方法地图”角色。
• 入口文档：
• 博弈规划横切专题_八段式大纲
• 经典规控范式四专题横切层调研报告

E3. 时空联合规划横切专题

• 定位：处理路径和速度不能再分开的动态规划问题，是自动驾驶、多机协调、动态避障的重要横切层。
• 主要方法：Frenet / SL-ST 图、SIPP、时空走廊、CILQR、TEB、OBCA、Apollo/Autoware 工业链、多智能体 CBS/LaCAM/ORCA、扩散式规划。
• 代表代码生态：Apollo、Autoware、RVO2/ORCA、多机 MAPF 相关项目，以及无人机时空协调框架。
• 入口文档：
• 时空联合规划横切专题_八段式大纲_上篇
• 时空联合规划横切专题_八段式大纲_下篇

E4. MuJoCo / 可微仿真 / RL+规控交叉

• 定位：作为交叉能力层，连接接触、仿真、优化、强化学习与规控部署。
• 主要方法：可微仿真、接触梯度、轨迹优化、sim-to-real、MuJoCo 工程链。
• 代表代码生态：MuJoCo、mjlab、以及与 Isaac Lab、OCS2、Crocoddyl 等规控框架的交叉。
• 入口文档：
• MuJoCo与可微分仿真_规控交叉能力层教学大纲_v0.1_完整版_含mjlab实战

F. 工程生态与调研资料层

• 定位：提供整套项目的工程环境、基础设施、代码生态、开源项目和论文脉络支撑。
• 主要覆盖：
• ROS1 / ROS2 架构、迁移、CLI、调试、可视化
• Gazebo / URDF / Xacro / ros2_control / 硬件接入
• SLAM、规划、控制、C++ 工具链与开源项目全景
• 经典论文脉络与项目对照阅读
• 代表代码生态：ROS2、Nav2、Gazebo、MoveIt2、RViz2、PlotJuggler、Foxglove。
• 入口文档：
• ROS1_ROS2_机器人工程师完整调研报告
• ROS1_ROS2_架构对比与迁移_完整调研报告
• 机器人规划与控制领域C++库生态全景调研
• 机器人规划与控制经典论文脉络全景

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4. 项目内文档的常见类型

为了快速判断一份文档在项目里的用途，可以按下面这五类看：

类型	作用	典型文件
总纲 / 路线图	定义整条学习主线或方向结构	博士前数学学习路线图总览、SLAM_CPP进阶教学大纲_v8_*
方向大纲	面向某个机器人方向的完整进阶路线	无人机方向*、机械臂方向*、力控柔顺控制方向*
批次专题 / 子专题	深入某一理论链或章节组	第三批/第五批/第七批等专题文档
横切专题	跨多个方向复用的方法层	不确定性规划、博弈规划、时空联合规划
调研 / 生态 / 论文脉络	做选型、建图谱、找代码入口	ROS 调研、开源项目全景、论文脉络全景

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5. 宏观阅读顺序建议

如果只是想看清整个项目，不想一开始就掉进章节细节，建议按这个顺序浏览：

1. 先看数学底座
   入口：博士前数学学习路线图总览

2. 再看 C++ / SLAM 公共主线
   入口：SLAM_CPP进阶教学大纲_v8_上篇

3. 然后看规控总线和方向划分
   入口：规控方向分类与公共基础层设计方案

4. 再挑你关心的方向线
   无人机 / 机械臂 / 腿足复合 / 力控

5. 最后再看横切专题和工程生态层
   用来补“跨方向的方法论”和“工程环境地图”

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6. 项目当前的宏观理解

从全局上看，这个项目可以概括成一句话：

先用数学与 C++ / SLAM 打底，再把规划与控制拆成多个机器人方向，最后用横切专题、工程生态和项目调研把它们重新连成一张研究与工程地图。

如果后续继续扩展，建议优先维持这套导航结构不变：

1. 数学底座
2. C++ / SLAM 主线
3. 规控总线
4. 方向线
5. 横切专题
6. 工程生态与调研

这样新增文档再多，也不会失去全局可读性。