https://luolimasi.xyz/posts/Recent content in Posts on luolimasiHugo -- gohugo.ioenThu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/hello-hugo/Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/hello-hugo/This is the first post on luolimasi. Hugo builds Markdown content into static HTML, which Nginx can serve directly.https://luolimasi.xyz/posts/rp-newplace/Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rp-newplace/搬到了新场地才让我认识到原来我们公司已经这么大了，在新场地办公确实爽，茶水间零食嗯造，还有上下铺可以午休，比我在公寓里的床睡起来还舒服说是，也是享受上了。https://luolimasi.xyz/posts/rp-1st/Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rp-1st/从哈尔滨香坊区十人左右的小作坊到如今上海浦东新区的具身智能后起之秀，公司的成长速度已经比我的成长速度快了太多。有幸借助公司的平台能够接近具身智能的发展漩涡中心，如何在漩涡的中心跟上公司的发展速度和实现个人的价值仍然是我需要思考的问题。但是现在还是先吃蛋糕吧！https://luolimasi.xyz/posts/rp-2026/Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rp-2026/没想到还没毕业就有机会参与公司的年会环节，与刚来上海相比团队扩大了不少，但相比公司的体量还是远远不够。可惜年会抽奖没抽到什么好东西，不过旁边连抽三个labubu的同学兼同事也是安慰了我不少，居然真的有人能抽的这么差说是。https://luolimasi.xyz/posts/roboto-origin/Fri, 30 Jan 2026 12:30:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/roboto-origin/Source repository: Roboparty/roboto_origin Original README: README.md License: GPLv3 Overview ROBOTO_ORIGIN is a fully open-source DIY humanoid robot prototype from RoboParty. The project publishes the robot’s structure, electronics, training workflow, deployment stack, and related resources so developers can study, reproduce, and extend the platform. The repository is an aggregation snapshot of several core sub-repositories. It gives users one entry point for pulling the project resources, while module-level issues and contributions should go to the relevant module repository.https://luolimasi.xyz/posts/rm-2024-allstars/Sat, 17 Aug 2024 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rm-2024-allstars/本来32强早早出局已经在装车回学校了，突然组委会电话告知我们的雷达和哨兵太强了可以参加全明星，立马把机器人从卡车上又搬了下来，简单调试之后第二天就前往了赛场。 我们在备场区，台上正好是华南理工和上交的决赛，亲眼见证了那一年上交的统治力，完全的速推碾压。场下就在想如果我们站在决赛会怎么样，如果所有兵种都能像哨兵和雷达一样，或许会有一战之力吧。 全明星第一场哨兵的地图位置设反了，导致第一场很有节目效果的从自己家杀到了对面家并且最后倒车入库进入对方泉水被罚下。第二场我直接叫了个技术暂停来把这个修了，时间紧任务重这块，让我梦回一年前当上场队员的时光，3分钟的倒计时期间大脑前所未有的清晰。改好后第二场哨兵也是发挥出了全明星机器人该有的水平。 赛后有一个签字环节，作为第一届全明星，在旗帜上留下自己的名字还是很有仪式感的。 合照的时候我和并肩作战两年的队友摆出了一个3一个2，来纪念今年的32强，为RM生涯画下了句点。https://luolimasi.xyz/posts/rm-2024-end/Sat, 10 Aug 2024 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rm-2024-end/二周目结束了，行有不得，反求诸己。我确实力不胜任，应得这个意料之中的bad ending。感谢所有努力过的新老队员让这次比赛坚持到了最后。岂能尽如人意，但求无愧于心。今年作为指导真的是我人生中迄今为止最累的一年，队伍的命运和队员的前途都系于我，我只能不断努力去回应所有人的期待。 有一些想说却没说的话就发在这里吧：比起最后的成绩，我更加关心人在这一年中获得的成长，好成绩需要所有人都做到和队伍的slogan一样，但个人的成长在于自己这一年的知行，前者是你一人不可控的，但后者只取决于你自己。 可能很多人一年下来仍然在迷茫究竟得到了什么，高压下的过载苦撑有什么意义。我觉得苦难本身确实没有意义，有意义的是在苦难下能够暴露出你品质的缺陷，给了你高压之下做出决策解决问题的机会，让你得以复盘总结自我批判以完善不足。这是人生中难得的一课，也是你本科乃至人生中难以磨灭的一段经历。除此之外，一年下来在机器人队学到的技术与工程实践经验也是显而易见的，但我觉得前者更为重要也更难意识到。如果所有人都能意识到前者，好成绩也不过是自然而然的结果。 机器人队是一个拥有历史沉淀的地方，到处都有学长前辈，能给大家一个足够大的平台去追求更高的目标，机器人队这一招牌同样是一笔不非的财富。但在利用这点的同时你也代表着机器人队的对外形象。希望大家能共同努力维护好这个金字招牌。 过去种种，像一场梦。https://luolimasi.xyz/posts/rm-2023-end/Sat, 12 Aug 2023 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rm-2023-end/从刚刚落地深圳开始，我就预感到了这次的失败，队伍的氛围前所未有的压抑，队员与队员、队员与指导之间似乎有吵不完的架，国赛的场地下辅瞄也没有发挥出区赛时的水平，我们甚至怀疑自己能不能出线。 磕磕绊绊成功出线后，队伍似乎被打了一针强心针，胜利的喜悦掩盖了大家的矛盾与消极情绪。队伍回到了一个相对正常的备赛节奏当中，辅瞄也回到了区赛的水准，我们痛快的赢下了广东工业大学，八强的下一个对手是相对较弱的南京航空航天大学，我们都在畅想后面与东大会师进行宿命之战了。 然而盛极必衰，过于顺利的淘汰赛让我们的赛后检修也懈怠了下来，在候场区的时候，队友围在一起看着工程，当得知工程整场无法获取经济的时候，我就已经不期望能拿下哪怕一局了，已经不再是那个拿低保还能赢的版本了，更何况我们国赛到现在也没怎么打过低保局。最稳定的工程反而出了问题，或许这就是命运弄人，整场比赛我只感受到了无能为力的滋味。 或许是输的太惨，或许是队伍压抑内斗的氛围让我难以融入其中，这次我没有参与合影拍摄。https://luolimasi.xyz/posts/rm-2023-champion/Tue, 06 Jun 2023 00:00:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/rm-2023-champion/分区赛是我第一次来到5v5的场地，场地的氛围令人心跳加速，赛前的适应性训练环节我紧张得说不出话，因为适应性的调参结果决定了这次比赛后续视觉算法的效果。宣传的同学主动找我们拍了张合影，算是缓解了紧张的气氛。 区赛视觉的效果还算不错，我们一路磕磕绊绊进入了分区赛决赛。虽然决赛的对手不算特别强，但我们的状态也令人堪忧，还是老生常谈的稳定性问题，我们也果然因为稳定性问题输了两局，当时我在候场区心凉了一截，但还是打起精神把三分钟检修该做的事都做好了。最后奇迹般的让二追三，我已经记不清比赛的过程，但是激动的心情我会铭记一生。 赛后我们进场搬机器人的时候，拜托工作人员帮我们在场内拍了张照片。 捧杯的时候老队员都非常感慨，但是我却没什么感受，或许队伍这么多年没有冠军对于他们来说已经是一种心结，但当时的我还没有认识到冠军是如此难得之物。 之前看电竞比赛的时候经常听解说说金色的雨，没想到大学打个比赛我也淋上金色的雨了。 极限犹可突破，至臻亦不可止！https://luolimasi.xyz/posts/attack-spin/Sun, 23 Apr 2023 06:10:00 +0000https://luolimasi.xyz/posts/attack-spin/判断进入小陀螺 目标小陀螺时，装甲板相对于车身坐标系的朝向角会有剧烈且规律的变化，检验这一时间序列数据的稳定性可以作为进入小陀螺的判据。 简单统计方法： 将这一时间序列数据前后分成两份（如果序列够长可以分成更多份），分别计算它们的方差和均值。如果这一时间序列是稳定的，那么每一份的均值和方差应该大致相同；如果均值差或方差差异大于某一阈值，可以认为目标进入了小陀螺。 假设检验方法： 通过检验单位根，若存在则认为不平稳，实现难度比第一种大，Python 有一些对应的库可以参考实现。 滤波方法，也就是我主要介绍的方法。 但是注意，姿态角需要转换到车身坐标系下再使用，否则相机和云台自身运动会明显影响判断。 反小陀螺 如果只对装甲板坐标做普通滤波，就没有区分车身平动和装甲板绕车身旋转。对方高速小陀螺时，滤波器会把旋转运动误认为很大的平动速度，导致云台甩头。把车身和装甲板的运动分开建模，可以很好地解决这一问题。 运动学建模 由于规则限制，车辆对侧装甲板基本对称，所以一辆车小陀螺时通常只有两种半径。下面对其中一种半径进行分析。 上图是车身的运动学模型。为了便于推导，下面仍用 X/Y 表示水平面上的两个方向；在实际代码中，这两个方向对应机器人坐标系下的 X/Z 平面。沿用原图中的符号约定，车身中心和装甲板坐标有以下关系： $$ X_C+L_1\sin(\theta_R)=X_O \tag{1} $$ $$ Y_C-L_1\cos(\theta_R)=Y_O \tag{2} $$ 从起始时刻经过时间 \(\Delta t\) 到达时刻 \(i\) 后，有： $$ X_C+V\cos(\theta_V)\Delta t+L_1\sin(\theta_R+\omega \Delta t)=X_i \tag{3} $$ $$ Y_C+V\sin(\theta_V)\Delta t-L_1\cos(\theta_R+\omega \Delta t)=Y_i \tag{4} $$ 可以看到方程组的参数包括 \(X_i,Y_i,X_C,Y_C,L_1,\theta_R,\theta_V,V,\omega\)，我们直接观测到的是 \(X_i,Y_i,\theta_R\)。 考虑到实际滤波已由 pitch、yaw 滤波改为对空间坐标滤波，可以把速度拆成两个方向的分量，消去 \(\theta_V\)，此时方程变为： $$ X_C+V_x\Delta t+L_1\sin(\theta_R+\omega \Delta t)=X_i \tag{5} $$ $$ Y_C+V_y\Delta t-L_1\cos(\theta_R+\omega \Delta t)=Y_i \tag{6} $$ 但此时仍然存在非线性的 \(\sin(\theta_R+\omega \Delta t)\) 和 \(\cos(\theta_R+\omega \Delta t)\)，它们对求解造成了很大的麻烦。考虑使用一阶泰勒展开将其化为线性形式：