机器人技术栈知识库 / Robotics research and engineering wiki.
想系统学人形机器人运动控制 / 强化学习 / 模仿学习，有一定编程基础（Python / C++）和本科数学基础。
不知道从哪开始？直接看 运动控制成长路线。
Robotics_Notebooks 是一个机器人工程知识库，不是资源收集箱。它把机器人技术栈拆成互联的知识页面——每个概念解释清楚是什么、为什么重要、和哪些概念相关。
不是：教科书（不系统讲理论）、笔记堆（有结构和依赖关系）、工具文档。
| 你的目标 | 入口 |
|---|---|
| 可视化探索知识图谱 | 知识图谱 |
| 有一条路线照着走 | 运动控制成长路线 |
| 用强化学习做运动控制 | 强化学习运动控制路径 |
| 学模仿学习与技能迁移 | 模仿学习路径 |
| 学安全控制（CLF/CBF） | 安全控制路径 |
| 做接触丰富的操作任务 | 接触操作路径 |
| 浏览所有知识页 | 知识页导航总入口 |
| 搜索特定概念 | python3 scripts/search_wiki.py <关键词> |
| 目录 | 用途 |
|---|---|
wiki/ |
结构化知识页（概念 / 方法 / 任务 / 对比 / 实体） |
roadmap/ |
成长路线与学习路径 |
tech-map/ |
技术栈模块依赖关系图 |
sources/ |
原始资料输入层（论文 / 博客 / 课程） |
references/ |
深挖入口（按主题整理的论文 / repo / benchmark） |
schema/ |
知识库维护规则（ingest 流程 / 页面类型规范） |
scripts/ |
自动化工具（lint / search / catalog / export） |
docs/ |
网站前端 + 执行清单 + 变更记录 |
本项目采用 Karpathy 知识库方法论：三层架构（sources → wiki → schema），LLM 负责维护和交叉引用，人类负责资料筛选和方向判断。
常用操作：
make lint # 健康检查（0 issues 为目标）
make search Q=<关键词> # 搜索
make catalog # 刷新 index.md
make export # 更新前端 JSON（110 页）
make graph # 更新知识图谱 + graph-stats.json
make vectors # 构建向量索引（V10，需 sentence-transformers）
make anki # 导出 Anki 闪卡（V10，exports/anki-flashcards.tsv）
make ingest NAME=<stem> TITLE="..." DESC="..." # 生成 sources/papers/ 模板
python3 scripts/search_wiki.py <关键词> --related # 搜索 + 显示关联页面
python3 scripts/search_wiki.py <关键词> --semantic # 混合 BM25 + 向量搜索（V10）维护操作规范见 维护操作规范。
docs/graph.html 是 Obsidian 风格的知识图谱可视化，由 D3.js 力导向算法驱动：
- 147 个节点：概念、方法、任务、实体、对比、Query 产物、形式化定义
- 842 条边：wiki 页面间的内链关系
- 节点支持按类型 / 按社区着色，大小反映连接度（入度 + 出度）
- 悬停 / 点击显示浮动卡片，点击卡片内"打开详情页"跳转对应页面
- 社区模式会在 legend 与右侧详情侧边栏显示社区名称（按社区 hub 命名）
- 支持按类型过滤（含"孤儿"模式）、关键词搜索 + fly-to 定位、缩放平移
- 物理参数调节（排斥力 / 节点大小 / 连接线粗细 / 字体大小）
- 支持亮色 / 暗色主题切换，移动端触控优化
更新图谱数据：make graph（自动重新生成并同步至 docs/exports/，含 graph-stats.json）
技术栈项目执行清单 v21 — 当前阶段目标（触觉力觉闭环 / 通信链路形式化 / 详情页微地图）
前端体验优化清单 v1 — 专项目标：首页极简化重构（搜索即首页 / 图谱即背景 / 视觉降噪）
历史版本：执行清单归档目录 cs/checklists/)