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控制工程 · 自动驾驶 · ROS 2 机器人系统 · 具身智能
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这是我长期迭代的机器人项目公开入口：从 ROS 2 AMR 真车、多传感器融合 SLAM、Web 控制台，到 VLN / 具身智能导航探索。
项目路线、系统架构、实验图片、视频记录和技术文档都会持续整理在这里。
访问地址：
https://lijinghai.github.io/RabbitRobot/
你好，我是 lijinghai。我正在做 RabbitRobot：一个从 ROS 2 小车、多传感器融合到自动驾驶决策逐步长出来的开源机器人平台。
我是一名控制工程方向的硕士研究生，关注自动驾驶规划与决策、多传感器融合定位建图、VLN / 具身智能，以及真实机器人系统的工程闭环。相比只做一个 demo，我更希望把硬件、传感器、ROS 2、SLAM、导航、Web 控制和实验记录长期串起来，让项目能够持续迭代、复现和展示。
- 当前主线： RabbitRobot AMR2 平台、Vision-Language Navigation、端到端局部规划与场景理解。
- 工程目标： 从底盘和传感器接入开始，打通建图、导航、控制、部署和可视化记录。
- 公开入口： 更完整的项目路线、图文资料和长期更新放在 RabbitRobot 全系列主页。
| 方向 | 关注问题 |
|---|---|
| 自动驾驶规划与决策 | 端到端局部规划、策略生成、轨迹优化、低附着场景鲁棒性 |
| VLN / 具身智能 | 语义目标理解、视觉/语言/动作链路、移动机器人任务执行 |
| SLAM 与定位建图 | Cartographer、FAST-LIO2、Point-LIO、RTAB-Map、多传感器融合建图 |
| 机器人系统工程 | ROS 2、Nav2、EKF、串口控制、Jetson 部署、Web 端机器人控制 |
| 边缘智能部署 | YOLO、BEV 感知、LeRobot、Docker / Nginx 服务化部署 |
RabbitRobot 不是单一小车 demo，而是一条围绕真实机器人系统逐步展开的研发链路：AMR 承担运动平台，HandLiDAR 提供地图能力，SCFH 提供真实场景压力，Arm 扩展操作能力，Web 负责沉淀技术文档和公开展示。
| 子项目 | 定位 | 技术关键词 |
|---|---|---|
| RabbitRobot_AMR2 | 轮毂伺服 AMR 真车与核心实验平台 | ROS 2, Nav2, MPPI, CAN, FAST-LIO, MID360 |
| RabbitRobot_Coverage | 扫地机覆盖路径规划算法 | Coverage Rect/Poly, A*, OccupancyGrid, RViz |
| RabbitRobot_HandLiDAR | 手持 4D LiDAR 建图工具 | Unitree L1, D435, RTAB-Map, 多传感器建图 |
| RabbitRobot_SCFH | 智慧鸡场净环机器人场景 | 窄通道导航, 复杂地面, 服务机器人落地 |
| RabbitRobot_Arm | 机械臂与具身智能实验 | LeRobot, ACT, SmolVLA, MoveIt2 |
| RabbitRobot_ElderBuddy | 室内陪伴机器人概念验证 | Indoor Service, HRI, companion robot |
| RabbitRobot_Web | 项目展示与技术文档入口 | 作品集, 技术记录, 图文资料 |
更详细的版本路线、系统架构图和实验记录请看：RabbitRobot 全系列主页。
目前最核心的工程平台，用于验证 ROS 2 导航、多传感器融合 SLAM、Web 控制和局部规划算法。
- 仓库： RabbitRobot-D435-L1lidar-RTABMap-ROS2, ljh_robot_ros2_web
- 技术： ROS 2, Nav2, LiDAR, RTAB-Map, Jetson, depth camera, Web console, autonomous navigation
- 经历： 从机械结构、传感器接入、SLAM 建图到控制界面，尽量形成可运行、可调试、可复盘的完整闭环。
- 演示： RabbitRobot_V1.0 on Bilibili
RabbitRobot V1.0 · ROS 2 · multi-sensor fusion · SLAM · autonomous navigation
我希望把 RabbitRobot 从“能导航”继续推向“理解目标并完成任务”：让机器人能够结合语义目标、环境感知和运动控制，在真实场景中完成更接近任务级的导航决策。
- 数据链路： scan、odom、tf、cmd_vel、goal_pose、local costmap、rosbag。
- 对比基线： Nav2 / DWB / Pure Pursuit / MPC 与学习式局部规划模型。
- 评估指标： 成功率、碰撞率、横向偏差、轨迹平滑度、恢复能力和低附着鲁棒性。
- 长期目标： 把 VLN / 具身智能能力接入真实 AMR 平台，而不是停留在仿真或概念层。
WarmSearch 是一个面向校园场景的失物招领系统，覆盖后端服务、Web 前端与 UniApp 移动端，是我早期完整应用系统实践之一。
- 仓库： WarmSearch, WarmSearch-uniapp
- 技术： Spring Boot, Vue, UniApp, MySQL
- 经历： 从业务建模、接口设计到多端交互，完成一套面向真实校园使用场景的系统。
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 编程语言 | Python, C++, Java, JavaScript / TypeScript |
| 机器人系统 | ROS 2, Nav2, Autoware, UniAD, RTAB-Map, Cartographer, FAST-LIO2, Point-LIO |
| 传感器与硬件 | 3D/4D LiDAR, depth camera, IMU, UWB, Jetson, STM32 |
| AI 与感知 | YOLO, BEV perception, HuggingFace, LeRobot, VLA / VLN |
| 工程部署 | Linux, Docker, Nginx, MySQL, Vue, React, Spring Boot |
除了 GitHub，你也可以在这些平台找到 RabbitRobot 的公开更新和联系方式。
| 小红书 | 微信 | B站 |
|---|---|---|
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| 理想主义的焊工日记 小红书号： RabbitRobot2025 |
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