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1. 基礎(chǔ)知識 編程語言： C++（實時控制、性能優(yōu)化）和 Python（算法開發(fā)、快速原型）。 熟悉 ROS/ROS2（機器人操作系統(tǒng)）、Linux 環(huán)境。 數(shù)學與算法： 線性代數(shù)（坐標變換）、微積分（動力學建模）、概率統(tǒng)計（傳感器融合）。 熟悉運動規(guī)劃算法（A*、RRT）、優(yōu)化算法（PID、MPC）。 計算機科學基礎(chǔ)： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、多線程編程、實時系統(tǒng)設(shè)計。 2. 機器人學核心技能 運動控制： 逆運動學（IK）、動力學仿真（如 MuJoCo 或 PyBullet）。 步態(tài)生成（雙足行走平衡控制）、力控交互（阻抗控制）。 感知與導(dǎo)航： 計算機視覺（OpenCV、深度學習框架）、SLAM（如 Cartographer）。 多傳感器融合（IMU、LiDAR、攝像頭）。 AI 與決策： 強化學習（如 PPO 用于運動策略）、深度學習（行為識別）。 自然語言處理（NLP）用于人機交互。 3. 硬件與系統(tǒng)集成 硬件接口： 熟悉執(zhí)行器（伺服電機、液壓驅(qū)動）、通信協(xié)議（CAN、EtherCAT）。 嵌入式開發(fā)（如 Arduino、STM32）經(jīng)驗。 實時系統(tǒng)： 掌握實時操作系統(tǒng)（RTOS）或中間件（如 DDS）。 低延遲控制循環(huán)（通常需 <1ms 響應(yīng)）。 4. 工具與框架 仿真工具：Gazebo、V-REP 或 Webots。 版本控制：Git、CI/CD 流程（如 Jenkins）。 機器學習框架：PyTorch、TensorFlow、ROS 的 ML 包。