Без заголовка

Как раз мне больше интересны частности, невидимые на уровне попсовых публикаций. Если меня копнуть, то окажется, что я существенно больше знаю о том, как устроены кишки ROS, чем может показаться на первый взгляд. То есть я оригинальные документацию и публикации читаю, а ролики смотрю по-минимуму. Про ссылки -- да, ваш интерес к MathLab, конечно, понятен и оправдан, но мой интерес чуть пошире. Так, пролёты через местность с препятствиями (например, квадрокоптер по лесу на высоте метра) обеспечиваются unsupervised learning прежде всего, а это на сегодня чистый Python. Плюс среды моделирования (типа Stage), которые делают возможным сверхбыстрый прогресс. Вообще, крайне интересная и прорывная область, в ней настоящий взрыв исследований идёт. Мне тоже интересно, как замыкают то, что вы называете "контур управления" -- от датчиков до приводов, интегрируя по пути с железом. Но если вам интересно, как это делают в одной лаборатории, меня крайне интересует, как можно интегрировать в это дело несколько лабораторий/фирм (железо из одной, датчики из другой, алгоритмы частью из третьей, частью из четвертой, и т.д.). Как научить этим премудростям, это тоже важно. И не столько студентов, сколько кого угодно (например, сотрудников, которым нужно начинать робототехникой заниматься. Им ведь даже учебник сейчас нельзя дать читать: там каждые три года меняется понимание, меняется поколение алгоритмов и инструментов, меняется поколение железа. Учебники просто не успевают, основные статьи устаревают так же стремительно, и остаются "историческими"). Что делать в такой ситуации непонятно, и поэтому крайне любопытно.