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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。

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：我把底盘、传感器、地图、覆盖算法、Web 控制台和 VLN 研究主线放在同一个工程闭环里做，让每个子项目都能为下一轮真车实验提供数据、工具或执行能力。

_{RabbitRobot 全系列主页：真实 AMR 平台、覆盖路径、建图工具、Web 控制台和 VLN 研究闭环。}

AMR2 Web 3D 覆盖控制台：真车模型、地图、路径和状态集中展示。

项目定位： 当前 RabbitRobot 最核心的真车底座，用来承接 SLAM、Nav2、覆盖路径和 VLN waypoint 的真实执行。 工程难度： 把 MID360 激光/IMU、Fast-LIO 里程计、ICP 地图对齐、Nav2 MPPI、速度平滑、碰撞监控和 DS20270C CAN 底盘驱动串成同一条闭环。 轮毂伺服差速底盘不是玩具车接口，需要处理真实车体 footprint、速度限制、加减速约束、急停和传感器异常。 系统不是只跑一帧截图，而是面向 rosbag 回放、调参、复现实验和后续真实任务执行。 创新点： 把 VLN / VLM 生成的语义 waypoint 下沉到真实 AMR 的导航安全链路，让语言任务不只停在仿真层，而是能进入可验证的真车执行层。

RViz 区域输入、known-free 裁剪、覆盖路径生成和仿真跟随验证。

项目定位： 为扫地机、鸡舍净环机器人和 AMR 区域作业准备的覆盖规划能力。 工程难度： 不是几何蛇形线：算法订阅 /map，只在真实 PCD 转出的 known-free OccupancyGrid 中规划。 按 AMR2 0.486 m × 0.450 m footprint 和 safety margin 膨胀障碍，unknown、off-map、occupied cells 会被扣除。 支持 RViz Coverage Rect 拖矩形、Coverage Poly 点多边形、polygon holes、连通分块和 A* 过渡连接。 创新点： 把“鼠标圈一个要清扫的区域”变成可复用的 ROS2 覆盖路径服务，输出 /coverage_path，后续可接 Nav2 执行器，同时保留真车安全链路。

Web 控制台把地图、导航、3D 状态、覆盖区域和系统日志放在一个界面里。

项目定位： RabbitRobot 的 Web cockpit，用于降低 ROS 调试门槛，也用于项目展示和远程演示。 工程难度： 前端要同时处理地图图层、导航目标、机器人状态、日志、覆盖区域编辑和 3D STL 模型显示。 后端需要和 rosbridge、WSL、Vite、ROS2 topic/service 协同，解决连接失败、端口代理、启动恢复等真实环境问题。 界面不是静态网页，而是服务于真车调试、覆盖地图验证和工程复盘的操作台。 创新点： 把传统 RViz/命令行调试经验迁移到浏览器，让非 ROS 背景的人也能看懂机器人正在看什么、准备去哪、为什么停下。

手持建图仪与 D435 + Unitree L1 + RTAB-Map / FAST-LIO2 多传感器建图链路。

项目定位： 为 AMR 导航、覆盖规划和场景实验提供地图与传感器数据来源。 工程难度： D435、Unitree L1、MPU6050 和 Jetson/ROS2 需要在时间戳、坐标系、驱动、启动顺序和 RViz 可视化上保持一致。 D435 非 D435i，没有内置 IMU，因此额外接入 MPU6050 来补足姿态约束，服务于视觉/惯性/激光融合建图。 手持建图不是固定底盘采集，运动扰动更大，对传感器安装、轨迹稳定性和后处理更敏感。 创新点： 把“先有高质量地图”作为机器人系统能力的一部分单独做出来，让 AMR 不依赖单一场地或单一传感器配置。

扫地机原型、区域覆盖路径和 RViz-only 跟随轨迹，为后续真实清扫任务做准备。

项目定位： 把 AMR 能力落到清扫/消毒这种有明确作业面积和覆盖率要求的服务任务。 工程难度： 清扫机器人不仅要能导航，还要考虑作业宽度、边界安全距离、遗漏区域、障碍孔洞和低速稳定执行。 鸡舍/窄通道场景对地面、障碍、通道宽度和维护成本更敏感，不能只用办公室导航 demo 的标准来判断。 硬件原型涉及底盘结构、供电、清扫机构、传感器安装和后续 ROS2 接入，机械和软件要一起迭代。 创新点： 用真实服务场景倒逼覆盖规划、地图生产和 Web 调试工具，让算法不是孤立存在，而是服务于实际机器人作业闭环。

以 AMR2 为执行层，把语言任务、地图区域、视觉观测和 waypoint 评估接到真实机器人上。

项目定位： 当前长期研究主线，让 RabbitRobot 从“能跑导航”升级到“能理解语义目标并完成任务”。 工程难度： VLN 不只是模型调用，需要把语言目标 grounding 到地图、视觉观测、局部目标、导航状态和失败恢复策略。 真车评估要记录 scan、odom、tf、cmd_vel、goal_pose、local costmap 和 rosbag，才能比较成功率、碰撞率、轨迹效率和恢复能力。 需要先跑稳 Nav2 baseline，再比较学习式策略，否则很难判断模型到底带来了什么提升。 创新点： 用真实 AMR 系统给 VLN 提供落地接口和评价闭环，把“语言理解”变成可以被路径、轨迹和安全指标检验的机器人能力。

移动底盘、机械臂学习式控制和室内服务机器人，是 RabbitRobot 后续从移动到移动操作的扩展方向。

项目定位： 这些项目用于拓展 RabbitRobot 的形态边界：从差速/全向移动平台，到机械臂操作，再到室内陪伴与服务概念。 工程难度： 底盘侧要验证不同轮系、载荷、传感器安装和控制接口对 ROS2/Nav2 的影响。 机械臂侧关注 LeRobot、ACT、SmolVLA、MoveIt2 等学习式操作与传统运动规划如何对接。 室内服务机器人需要把导航、交互、任务提醒和安全边界组合成面向人的产品体验。 创新点： RabbitRobot 不是只做一台车，而是在搭一组可复用的机器人能力库：移动、建图、覆盖、Web 可视化、语义导航和操作能力可以逐步组合。

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。 演示视频：RabbitRobot_V1.0 on Bilibili。 相关仓库：RabbitRobot-D435-L1lidar-RTABMap-ROS2 · RabbitRobot-JetsonOrinSuper_MPU6050-ROS2 · ljh_robot_ros2_web

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。

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。

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