openclaw是龙虾机器人最终定名，源于clawdbot因商标争议先后改名moltbot、openclaw，其为本地运行的开源ai智能体平台，支持自主任务执行与本地数据处理。
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如果您正在寻找龙虾机器人（Lobster Robot）相关的开源项目、模型权重、文档或社区支持，目前该名称并未对应一个被广泛认知的标准化开源机器人项目。以下是针对可能存在的命名混淆、相似项目及通用资源检索路径的整理：
一、核实项目名称与背景
“龙虾机器人”并非主流机器人框架（如ROS 2、PyRobot、Spot SDK）或知名AI硬件平台（如Unitree、Boston Dynamics）中使用的官方术语。它可能是某高校课题组、独立开发者或小众团队内部使用的代号，或为中文语境下的非正式翻译/昵称。确认其真实技术指向是获取有效资源的前提。
1、在GitHub搜索栏中输入"lobster robot"，并勾选“Code”和“In repositories”筛选项。
2、将搜索关键词替换为英文组合："lobster" + "robotics" + "ros"，避免遗漏技术栈关联项。
3、检查仓库README.md文件开头是否明确定义项目目标、硬件构成与控制逻辑，排除仅含“lobster”字样的无关项目（如生物模拟、艺术装置或命名巧合）。
二、排查Hugging Face上的潜在模型资产
Hugging Face主要托管机器学习模型与数据集，若“龙虾机器人”涉及视觉感知、动作生成或仿真策略，相关模型可能以微调版本形式上传。但需注意：无明确训练任务支撑时，模型仓库通常缺乏实际部署价值。
1、访问Hugging Face Models页面，在搜索框中键入"lobster-robot"，使用连字符提高匹配精度。
2、尝试扩展关键词："underwater robot" "claw control" "grasping policy"，覆盖其可能归属的技术子类。
3、查看模型卡片中的“Pipeline tag”字段，确认是否存在"robotics"、"reinforcement-learning"或"vision-to-action"等有效标签。
三、检索替代性权威资源渠道
当直接名称检索无果时，转向具备高可信度的垂直平台可提升发现效率。这些平台虽不以“龙虾机器人”为名，但提供可复用的机械臂控制、水下机器人仿真、多关节抓取策略等底层能力。
1、进入ROS Index官网（https://index.ros.org），搜索关键词"underwater"、"manipulator"、"claw"，筛选ROS 2兼容包。
2、访问Open Robotics官方GitHub组织（https://github.com/osrf），浏览Gazebo仿真环境中已发布的水下机器人插件，如gazebo_ros_underwater。
3、查阅IEEE Xplore或arXiv，使用检索式：("lobster-like" OR "biomimetic claw") AND ("robot" OR "manipulator")，定位原始论文附带的代码仓库链接。
四、参与机器人开发者社区主动提问
若上述渠道仍未定位到目标项目，可通过结构化提问方式在活跃社区中寻求线索。提问质量直接影响响应率，需明确技术上下文而非仅依赖名称。
1、在ROS Discourse论坛新建主题，标题写为：[Help] Seeking info on 'Lobster Robot' — likely a biomimetic underwater manipulator with dual-claw design。
2、在Hugging Face Forums的“Model Requests”板块发帖，附上已查证的GitHub/HF搜索截图，并说明预期功能：实时水下环境SLAM+自适应钳爪力控。
3、向GitHub用户发送@提及请求时，优先选择近期维护过underwater-robotics、soft-robotics、bioinspired-control等主题仓库的开发者。
