具身智能机器人复现实战营，UMI、DexCap、iDP3、π0 全流程环境部署与源码拆解

七月在线这套具身智能机器人复现实战营，围绕开源具身智能方案的复现展开，课程标题里点到的方向有 UMI、DexCap、iDP3 和 π0。全部内容为 11 节 mp4 视频，从大模型机器人综述讲起，中间是 Docker 部署、ORB-SLAM3、Diffusion Policy，后面落到机器人和夹爪的硬件配置

内容大致分几块

前半段铺背景和工具链，包括大模型机器人综述与开源具身智能的发展概况，以及 Docker 基本原理与在 UMI 中的部署

感知和策略是重点部分。ORB-SLAM3 的环境安装运行和源码解析占了两节，扩散策略 Diffusion Policy 的环境安装运行、原理与代码详解也占了两节，另有一节 AIGC 与扩散学习的基础课垫底

硬件和算法部分，讲机器人及夹爪的硬件配置、环境安装与运行，DexCap 的硬件配置与环境安装运行，以及学习算法 DEXIL 的详解

课程目录

1. 大模型机器人综述与开源具身智能的发展概况
2. Docker 基本原理与在 UMI 中的部署
3. ORB-SLAM3 环境安装与运行
4. ORB-SLAM3 基本原理与核心源码解析
5. 扩散策略 Diffusion Policy 环境安装与运行
6. 大模型基础课：AIGC 与扩散学习
7. 扩散策略 Diffusion Policy 基本原理与代码详解
8. 机器人基础课：机器人学与相机标定实战
9. 机器人及夹爪硬件配置、环境安装与运行
10. DexCap 硬件配置、环境安装与运行
11. 学习算法 DEXIL 详解

学之前准备什么

课程偏动手复现，环境要自己装自己跑。建议先有 Linux 命令行、Docker 和 Python 的基础，装 ORB-SLAM3 和 Diffusion Policy 的时候都用得上

硬件部分涉及机器人、夹爪和 DexCap 这套设备。手头没有对应器材的话，跟硬件那几节会比较吃力，可以先看综述、原理和代码解析的部分，把思路理清楚