灵巧手选型、夹爪控制、力控/位置控制、抓取任务分解与动作库设计。
基于 Isaac Sim / MuJoCo / Gazebo 搭建数字孪生场景，支持碰撞、相机、物理参数调试。
RGB-D、关节状态、力矩、触觉、遥操作轨迹同步采集，形成可训练数据集。
动作克隆、视觉语言动作模型、强化学习、Sim2Real 迁移与任务评测闭环。
手柄、VR、双臂主从、键鼠示教等多种采集方式，降低专家示教成本。
成功率、碰撞率、轨迹平滑度、任务时长、泛化表现等指标可视化追踪。
明确机器人形态、任务对象、动作空间、传感器配置和验收指标，避免一开始就陷入工具堆叠。
搭建桌面操作、仓储分拣、服务接待、实验室操作等仿真场景，生成可重复测试环境。
规划真实机器人采集 SOP，完成相机标定、时间同步、轨迹记录、数据清洗和标签管理。
根据任务复杂度选择 BC、ACT、Diffusion Policy、VLA 或强化学习路线，输出可部署策略。
在真实机械臂/灵巧手/移动底盘上闭环测试，定位失败样本，反向补数据与调策略。
快速搭建可复现实验平台，形成论文实验、课程实践和项目申报材料。
从 Demo 到 MVP，补齐仿真、数据、策略训练和演示交付链路。
评估机械手抓取、分拣、上下料、巡检等场景的可行性和投入产出。
把大模型能力接入机器人任务规划、视觉理解和多轮交互系统。
包含硬件选型、传感器方案、软件栈、数据需求、实验计划和阶段性成本评估。适合立项/预算/招标前评估。
交付可运行仿真项目、模型资产接入说明、任务脚本、采样配置和评测指标。
交付采集脚本、数据目录规范、清洗标注流程、训练集/验证集切分和可视化检查工具。
完成基线模型训练、失败样本复盘、策略迭代建议，并陪跑到可演示、可复测、可继续扩展。
| 服务项 | 诊断版 | 仿真版 | 数据版 | 全链路 |
|---|---|---|---|---|
| 需求访谈与方案书 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| 仿真环境搭建 | ✗ | ✓ | 可选 | ✓ |
| 机械手/传感器接入 | 选型建议 | 仿真模型 | ✓ | ✓ |
| 数据采集 SOP | 概要 | 仿真数据 | ✓ | ✓ |
| 模型训练基线 | ✗ | 示例 | 可选 | ✓ |
| 实机验证陪跑 | ✗ | ✗ | 可选 | ✓ |
| 售后答疑 | 7天 | 30天 | 60天 | 90天+ |
确认任务目标、已有设备、预算边界和演示场景，输出最小可行路线。
先在仿真中跑通任务，再设计真实采集流程，减少实机试错成本。
建立基线策略，固定评测集，用数据驱动模型迭代。
完成部署文档、操作手册、验收指标和下一轮研发建议。
需求评估
先诊断再报价
模块交付
可单项采购
源码文档
完整交付
实验迭代
陪跑优化