你好，我是李永旗

人工智能硕士在读，研究方向为轨迹跟踪控制与运动控制。关注 ROS2、MPC、强化学习、MoveIt2、LeRobot/VLA 在机器人系统中的工程落地。

核心项目

围绕轨迹跟踪、视觉抓取、柔顺控制、VLA 部署和导航建图，把算法思路落到可调试的机器人系统链路中。

基于 PPO 在线调整 MPC 代价函数权重，让无人车在复杂路径上获得更好的轨迹保持能力和姿态稳定性。

Lateral RMSE

-48.44%Switchback 轨迹 0.5299 m -> 0.2732 m

Yaw RMSE

-56.56%Switchback 轨迹 0.3082 rad -> 0.1339 rad

PythonGymnasiumStable-Baselines3PythonRoboticsPPOMPCOSQP

基于单台 RealSense D435，实现 YOLO11-seg 自动识别抓取与 VLM 自然语言交互抓取；两条感知路线共用 RGB-D 三维定位、PCA 抓取方向估计及 MoveIt2/Pilz 运动执行链路，完成 OpenArmX 右臂桌面抓取。

ROS2深度相机YOLO11-segOpenCVChArUcoQwen-VLMoveIt2Pilz

面向 OpenFlex 全身移动操作，完成 ROS2—LeRobot 观测与动作桥接、VR 示教采集、策略训练适配及 RTX 3090 本地部署，实现包含底盘移动的桌面抓取与放箱任务。

示教规模

约 100 条／任务按任务采集的示教数据

本地部署

RTX 3090真机策略推理与部署

ROS2LeRobotFAST-LIOACTπ0XVLAπ0.5RTC

基于 URDF、Gazebo、slam_toolbox 和 Nav2 搭建移动机器人自主建图、定位、单点/路点导航与避障仿真。

ROS2Nav2slam_toolboxURDFGazeboRVizTF

从控制算法、ROS2 工程到具身智能数据链路，优先选择可解释、可复现、能定位问题的实现方式。

C++PythonROS2Nav2ros2_controlTFMoveIt2MPCPIDPPOVLA强化学习轨迹规划SLAMGazeboRVizrqtPythonRoboticsStable-Baselines3CMakeGitLinuxLeRobot