硬件与机器人
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一套面向移动机器人和自动驾驶的 C++ 工具库，提供 SLAM、计算机视觉、地图构建、粒子滤波和运动估计等模块，省去从零搭建底层算法。
用廉价 ESP32 板通过 WiFi 和 BLE 信号统计人流密度，支持 LoRaWAN、GPS 等扩展，适合低成本客流监测部署。
在 Arduino ESP32 硬件上跑实时语音 AI，通过安全 WebSocket 和边缘函数接入 100+ 模型，做 AI 陪伴设备。
TurtleBot3 的 ROS 功能包集合，提供移动机器人导航、SLAM 建图与 Gazebo 仿真支持，适合做机器人教学和算法验证。
把 Yandex Station 等带 Alice 语音助手的智能家居设备接入 Home Assistant，实现语音控制和 TTS 播报。
用 Python 仿真加开源教材一步步搭建自动驾驶系统，可在同一框架里替换对比定位、规划与控制算法，适合入门学习。
基于视觉惯性里程计的实时 SLAM 系统，能在 CPU 上完成定位、建图并生成三维网格，适合机器人与状态估计场景。
开源的端到端视觉-语言-动作模型，让 GUI 智能体看懂屏幕截图并直接输出点击、输入等操作，用于自动化电脑操作。
Meshtastic 的 Android 客户端，通过蓝牙连接 LoRa 设备，在无蜂窝网络时也能收发加密消息、共享 GPS 位置并查看地图。
基于点云的 3D 定位与建图框架，支持 LiDAR、IMU 和 GPU 加速，可在 ROS/ROS2 下做 SLAM 与全局定位。
轻量级 C++11 纯头文件李群李代数库，为机器人、SLAM 和计算机视觉提供 2D/3D 位姿与几何运算支持。
一份面向 2026 年的视觉 SLAM 学习路线图，把计算机视觉、深度学习、RGB-D、VIO 等知识按阶段串成清晰的学习路径，帮新手系统入门并成长为视觉 SLAM 开发者。
把 YOLOv8 的检测、分割、姿态模型导出为 ONNX 并用 TensorRT 加速推理，支持 Jetson 和 DeepStream 部署。
在 Jetson 上跑 TensorRT 加速的视觉模型示例集，涵盖 MODNet 抠图、YOLOv3/v4 检测、SSD、MTCNN 人脸和 GoogLeNet，帮你快速部署边缘推理。
ESP32-CAM 运动检测录像固件，检测到画面变化就把 JPEG 存成 AVI 视频，同时支持 MJPEG 浏览器实时预览和麦克风录音。
面向 MSLA/DLP 光固化 3D 打印的切片文件分析与处理工具，能检查、校准、修复、转换和编辑打印文件，帮你在上机前发现并解决模型问题。
面向机器人位姿与流形优化的可微分编程库，把李群、位姿估计和卡尔曼滤波等模块接入 PyTorch，方便在深度学习里做几何优化与状态估计。
在树莓派等边缘设备上跑深度学习推理的网关，把模型部署到 IoT 终端并通过 MQTT 上报结果，省去云端往返。
MATLAB 机器人学工具箱，提供机械臂与移动机器人的运动学、雅可比、刚体动力学、轨迹规划、卡尔曼滤波和 SLAM 等算法实现，方便在 MATLAB 里快速建模与仿真机器人系统。
基于 NVIDIA cuVSLAM 加速的 ROS 视觉 SLAM 与里程计包，在 Jetson 和 GPU 上实时完成机器人定位与建图。
PointCNN 提出 X-变换卷积算子，直接在无序点云上做特征学习，可用于三维点云分类和分割，服务于自动驾驶、机器人等场景。
面向小智 ESP32 语音硬件的 Java 企业级管理后台，集设备监控、音色定制、角色切换与对话记录管理于一体，前后端和服务端开箱即用。
跨平台 C 库，让你在自己的程序里快速实现 VNC 服务端或客户端功能，省去从零编写远程桌面协议的工作。
一份激光雷达资源大全，汇总厂商、数据集、点云处理算法、框架和仿真器，方便自动驾驶和 SLAM 开发者快速找到所需工具。