仿生机器人 / 结构设计 / 开源整理
项目目标：以开源角色模型 Iceland Cobbler 为基础，将原本偏视觉展示的数字角色转化为可加工、可装配、可复现的实体仿生人脸机器人结构方案。
结构重构：围绕眼部、眉部、嘴部和脸部外壳重新组织内部空间，设计表情驱动机构、支撑框架和装配接口，让舵机、连杆、眼球组件、外壳与面皮之间能够在有限体积内协同工作。
外壳与面皮：完成脸部外壳开孔、固定孔位、表情机构避让和外观曲面的适配，同时设计硅胶面皮与模具结构，为后续柔性面部覆盖、表情传递和实体装配验证提供基础。
工程整理：将外观模型、内部机构、外壳、模具和 STL 打印文件按模块整理到 GitHub，并补充项目说明，使后续迭代、复现和二次开发不只停留在单次样机。
头眼协同 / 视觉伺服 / 电机控制
项目目标：面向仿生人脸机器人头颈系统，构建从人物目标感知、空间坐标映射、逆运动学求解到头部与眼部联动执行的完整注视控制链路。
机构迭代：先在舵机版脖子原型中验证轨迹规划、运动平滑与限速策略，再迭代电机版仿生脖子结构，重点处理执行器布置、运动空间、装配空间、外观约束和头部承载之间的平衡。
仿真建模：基于 MuJoCo/MJCF 自主搭建头眼机构仿真模型，描述头颈执行机构、眼部舵机和 3D 目标点之间的几何关系，用于运动学求解、控制验证和目标注视效果预演。
控制算法：使用数值逆运动学求解机器人看向 3D 目标点时的脖子电机与眼部舵机角度；结合轨迹平滑、速度限制、角度限位、反馈校验、目标丢失保持和重捕获策略，降低突跳和误跟踪风险。
视觉与通信：基于 RealSense、OpenCV 与 MediaPipe 实现人物目标定位，将目标三维坐标映射到机器人坐标系；解析 EL05 关节电机私有 CAN 协议，并用 Python 封装运动控制、反馈解析、角度换算、模式切换与回零初始化接口。
机械原型 / 农机场景 / 样机验证
项目目标：面向小米辣播种与采收场景，设计一台兼顾田间通过性、转向稳定性和功能集成空间的种采一体化小车。
底盘与转向：负责底盘轮系、双叉臂悬挂与转向机构设计，在前轮转向方案中引入阿克曼转角关系，使内外侧车轮在转弯时匹配不同转角，减少侧滑和轮胎拖拽。
结构集成：围绕播种、采收和承载需求布置车架、轮组、悬挂、转向连杆和作业机构接口，完成零部件建模、装配设计和样机集成。
验证结果：支持整机实现播种与成熟辣椒选择性采收功能，并参与样机调试与场景验证，为后续田间工况优化提供结构基础。
AI Travel Agent / Route Remix / Hackathon
项目目标：面向旅行视频种草场景，把用户刷到的博主路线改造成更适合自己这次出发条件、偏好和节奏的旅行路线。
核心问题：爆款攻略不一定适合每个人。同行人数、预算、天气、时间、兴趣点和交通方式变化后，照抄路线很容易失灵，需要在保留心动地点的同时重新组织路线。
产品流程：用户上传或粘贴视频/文案后，系统抽取路线中的地点、主题和约束；再结合用户偏好生成可调整的 Remix 路线，并在地图和每日行程手账中展示。
实现重点：项目结合 LLM 信息抽取与路线重组、地图点位可视化、偏好筛选和故事化行程展示，让路线不只是“重新规划”，而是围绕用户已经心动的旅行素材做个性化改造。
