roschema:在 CI 中提前捕获破坏性的 .msg/.srv/.action 变更
作者发布 roschema 工具,用于在 CI 阶段检测 ROS 2 接口(msg/action/srv)定义的破坏性变更,避免其到运行时才暴露。它可将接口定义与 git ref、目录、MCAP bag 或 lockfile 做 diff,并按 wire、source、introspection、behavior 分类每条变更,配有稳定规则 ID 可配置或抑制。
作者发布 roschema 工具,用于在 CI 阶段检测 ROS 2 接口(msg/action/srv)定义的破坏性变更,避免其到运行时才暴露。它可将接口定义与 git ref、目录、MCAP bag 或 lockfile 做 diff,并按 wire、source、introspection、behavior 分类每条变更,配有稳定规则 ID 可配置或抑制。
QERRA-v2 Classical 作为道德边界执行守卫,在 Webots R2025a 中用 PAL Robotics TIAGo 以 AMR 身份完成三阶段仓库走廊仿真。
ROS Discourse 上讨论 package.xml 的 license 标签是否应改用 SPDX 标识符,并建议更新 REP 149。rkent 指出该字段被 rosdoc2 和 rosindex 用于文档页展示,rosindex 只取第一个 license 标签文本,rosdoc2 会拼接多个标签并读取根目录 license.* 文件。
Pavlov Mini Wheel 系列第 2 部分解析了这台 ROS 2 自主机器人从单帧相机图像到导航目标的完整感知流水线,系统由多个独立 ROS 2 节点组成。
ROS 社区开发者 Panav 正为其维护的库添加 ROCm 支持,以便在 AMD 设备上运行,但缺少 AMD 硬件用于边缘端测试。Open Robotics 的 Kat 表示 AMD 有意支持此类开源开发,可帮忙对接相关团队;smac 则建议先购买 AMD Halo 或 GMKTec EVO-X2 进行移植和初步测试,两者与新款 AMD Kria AI Robotics 采用相同 SOC。
2026 ROS 暑期学校杭州站结束七天课程,23 个平行专题覆盖 ROS2 开发、TF2、SLAM 与自主导航、MoveIt2 机械臂运动规划、仿真及 ROS-I 工业标准,学员来自 300 多家国内外机构、超过 700 人。
The Construct 推出 Humanoid Robotics Masterclass,2026 年 9 月开课,学员将用课程包含的人形机器人套件完成机械装配、电子集成、ROS 2 配置与 AI 行为开发,最终做出自己的真人尺寸人形机器人。
开发者用数月时间构建了 Jointly,可自动完成 CAD 装配体转换、关节配置、机器人描述生成与初始调试,在 Gazebo 和 RViz 中自动生成经验证、可直接使用的机器人工作空间。技术部分已趋成熟,现寻求如何触达 ROS 2 开发者等目标用户,并询问开发者工具获取前 10 到 50 名用户的渠道经验。
作者发布一款全自动 CAD 转 URDF 工具,支持 STEP、SolidWorks 装配体和 Onshape 装配体,生成模型包含推断关节、碰撞几何、惯量估计和完整仿真包。
都灵理工大学五人团队在ROS 2 Humble/Gazebo中复现并扩展了Yousuf & Kadri 2020年的ANN+FLS定位论文,用双EKF、在线训练ANN和模糊逻辑系统实现TurtleBot3 Burger的室内外无缝切换。
对 14 个机器人课程的基准测试显示,没有一个定义能力模型、提供分支进阶或开放式学习者标准参照评估。该 v0.1 讨论稿提出四阶段能力模型(按可观察工作而非课程完成度划分)、以 tf2+URDF 为骨干的技能树,以及五处学习者流失缺口的映射。11 份招聘样本中 10 份要求生产级 ROS 2,8 份要求 C++ 与 Python。
团队发布 gym-gazebo-sim,将 erlerobotics 在 ROS1 与 Gazebo Classic 上的 gym-gazebo 框架移植到 ROS2 Jazzy 与 Gazebo Sim Harmonic,用于训练强化学习智能体。该工具设计为可在低性能电脑上运行,将用于其机器人学本科入门课程,并会随使用持续演进。
有开发者在 ROS Discourse 发起调查,计划制作面向初学者的机器人数学与经典论文学习资源,侧重直觉理解、公式推导和实际实现,而非只给最终方程,主题涵盖状态估计、SLAM、优化、控制、运动规划与计算机视觉。团队在投入制作前先通过问卷征集社区反馈,并邀请学生、研究人员、教育者和机器人工程师参与填写与转发。
一名海洋机器人新手在寻找用于水下视觉引导操作的仿真器时遇到两难:DAVE 的相机话题输出 RGB 图像过于干净,而 StoneFish 的画面更逼真,但其 ROV/AUV 不带机械臂。该用户希望获得兼顾逼真渲染与机械臂支持的水下操作仿真方案建议。
这篇教程演示如何编写 OpenClaw Skill,通过 hands_ctrl.py 脚本控制 AgileX NERO 机械臂完成握手、挥手和恢复三类动作。Skill 将自然语言指令映射为 `--action shake/wave/recove` 参数调用同一后端脚本,并在新动作前用 Ctrl+C(SIGINT)中断正在执行的进程以避免电机冲突。
Leet Robotics 上线了一个通过动手实践学习机器人技术的平台,内置可在浏览器运行的完整 ROS2 环境(Jazzy、Gazebo Harmonic、Foxglove、VS Code),无需安装。
NVIDIA 发文讨论通用机器人策略在真实世界部署前的评估难题,指出当前最强系统已能按自然语言指令完成抓取、放置、分拣和操作多种物体,但严格评估仍是该领域最难解决的未解问题之一。文章介绍了其中的关键问题及 NVIDIA 的应对方法。
开发者发布 QERRA-HSR v0.1,一个在 Webots R2025a 中与 TIAGo 人形机器人标准控制器并行运行的轻量确定性安全评估循环,按危险接近度和人类不适向量执行 CLEAR、MONITOR、CRITICAL 三态边界控制。
机器人/UAV 工程师 Rahul 发布 12 个免费浏览器端工具,覆盖 URDF 校验与查看、Xacro/URDF/MJCF/SDF/STEP/DH 格式转换、网格惯量计算、旋转转换、ArduPilot 参数对比及 SBOM 与 EU CRA 合规检查,全部在客户端 WASM/JS 运行,文件不上传。
开发者正在为 Windows 构建 ros2-godot 独立插件,希望内嵌所有 dll 而无需安装 ROS 环境。
Pika Sense 现支持 AgileX PiPER、PiPER-X、NERO 与 xArm Lite 6 四款机械臂,可结合 Pika Station、Pika Gripper 实现低时延末端执行器遥操作,覆盖单臂与双臂系统。
作者开源了命令行工具 robot-triage,可对 .bag 或 .mcap 文件自动标记传感器掉线、错误突发、位姿跳变、指令与实际偏差、数值冻结和超范围读数等问题。
NVIDIA 发布文章介绍如何用 Isaac GR00T 端到端开发人形机器人策略。文章指出,随着团队从人形机器人整机调试转向特定任务技能开发,对可重复开发工作流的需求正在增长,而当前开发流程仍高度碎片化,开发者需要花大量时间配置机器人基础设施,之后才能专注于构建机器人能力。
2026 ROS 暑期学校杭州站开放 20 门并行课程,活动时间为 7 月 18 日至 24 日,提供免费培训。该消息发布在中国用户组 ROS 2 板块。
阿德莱德 Robotics and Computer Science Academy(ARCSA)面向成人推出线下 Professional Robotics with ROS 2 课程,采用 The Construct 课程体系与 BotBox Robotics Lab,学员可同时接触仿真和实体机器人。
教程演示用 CAN 总线把两条 AgileX NERO 7 自由度机械臂配置成主从结构,从臂实时复现主臂运动,可用于遥操作与模仿学习实验。接线需保证 CAN H 与 CAN L 正确对应,启用前须将两臂对齐至相近位姿,否则从臂会快速校正引发碰撞风险。NERO 软件 1.1 版本下主从模式启用后 API 仅接受主臂指令,无法单独查询从臂状态。
ROS 空中机器人社区工作组会议于 2026 年 7 月 2 日举行,除空中机器人领域动态与活动更新外,宾夕法尼亚大学 GRASP Lab 的 Fernando Cladera 做了题为“Multi-robot Air-Ground Collaboration with PX4 and Opportunistic Communications”的报告。
NVIDIA 介绍用 Alpamayo 对自动驾驶车辆模型进行闭环后训练,以弥合训练与部署之间的差距。可推理复杂驾驶场景的 VLA 模型目前主要在开环下训练,模型输出直接与真值行为比较,不考虑其对环境的影响。
Robotics Café 是一个每周线上研讨会系列,面向自主机器人领域的研究者、学生和从业者,由 P.B. Sujit、Sandeep Manjanna 和 Aditya Paranjape 组织,每周四印度标准时间 17:00-18:00 通过 Google Meet 直播,录像发布在 YouTube 频道。
NVIDIA 介绍如何通过 Agent Skills 在 Jetson 边缘设备上最大化内存效率,以运行数十亿参数模型。开源生成式 AI 模型正从数据中心走向物理世界,开发者希望在边缘部署物理 AI 智能体和自主机器人。核心挑战是在有限内存的边缘设备上高效运行大参数模型。
NVIDIA 发布 Project Rheo 蓝图,开发者可在 Isaac Sim / Isaac Lab 中搭建智能医院数字孪生,训练医院自动化机器人系统。
推荐理由:原文给出 Project Rheo 从数字孪生搭建、示范采集到合成数据与策略训练的完整命令流程,可据此复现医院自动化训练管线。
NVIDIA 发布 Jetson 边缘 AI 入门指南,介绍如何在紧凑、GPU 加速的模组和开发者套件上运行 LLM、VLM 与基础模型,让机器人、智能摄像头和自主机器无需依赖云端即可实时感知、理解并响应。Jetson 平台专为边缘 AI 与机器人打造。
NVIDIA 发布 Cosmos Cookbook,介绍如何用 Cosmos 开放世界基础模型(WFM)为物理 AI 扩展高保真合成数据生成。该方案针对真实世界数据集采集成本高、耗时长且危险的问题,支持可扩展的合成数据生成与数据增强。
NVIDIA 介绍用 Vision Programming Interface(VPI)把立体视觉任务分配到 Jetson 的 PVA、OFA、VIC 等专用加速器,以减轻 GPU 负载。
推荐理由:原文给出 VPI 在 Jetson Thor 上调度 PVA、OFA、VIC 的完整代码与实测吞吐,可迁移到多路立体视觉部署。
NVIDIA 发布教程,介绍如何借助 Omniverse NuRec,仅用智能手机完成机器人仿真场景重建。流程从用 iPhone 拍摄照片开始,经 3DGUT 重建三维场景,再加载进 NVIDIA Isaac Sim 并插入机器人。
推荐理由:原文给出用手机照片重建仿真场景并接入 Isaac Sim 的完整流程,可迁移到机器人仿真环境搭建。
NVIDIA 发布教程,介绍如何用 Isaac Lab 和 Newton 训练四足机器人运动策略,并仿真布料操作。内容围绕机器人仿真中的物理基础展开,面向研究人员和工程师,用于在安全、加速且低成本的环境中训练、开发、测试和验证机器人控制算法与原型设计。
NVIDIA 介绍三种用 OpenUSD 加速机器人开发工作流的方法。OpenUSD 是用于构建机器人学习虚拟世界的开放标准,可支撑大规模物理精确仿真,以应对机器人开发对仿真的需求增长。
NVIDIA 发布 Isaac for Healthcare 远程手术工作流入门指南,面向远程手术场景。该工作流针对全球外科医生短缺问题——预计 2030 年缺口达 450 万,农村医院难以获得专科医生,远程手术正从实验走向必需。
NVIDIA Omniverse NuRec 与 3DGUT 可从简单传感器数据重建逼真 3D 场景,并即时部署到 Isaac Sim 或 CARLA Simulator。该方案将真实环境转为交互式仿真不再需要数天或数周,文中给出了真实世界数据采集的操作步骤。
NVIDIA 提出一种在机器人场景中构建数字孪生的方法,利用 NVIDIA Warp 与高斯泼溅让孪生体与真实世界实时持续同步。该孪生体可提供丰富的状态信息,用于支撑和增强相关能力。