机器人研发岗核心知识体系与实战学习路线
一、所有机器人研发岗必须会的通用知识
不管做硬件、软件、算法，这部分是底线：
- 数学基础
- 高等数学（微积分、微分方程）
- 线性代数（矩阵、旋转、四元数——机器人姿态核心）
- 概率论与数理统计（滤波、定位、误差分析）
- 编程基础
- C/C++（机器人实时控制、底层驱动必用）
- Python（算法、调试、数据处理、快速原型）
- Linux 系统（Ubuntu 为主，命令行、进程、文件系统）
- 通用工程基础
- 常见传感器：陀螺仪、加速度计、编码器、雷达、摄像头
- 通信：UART、CAN、I2C、SPI、以太网
- 基础控制：PID（机器人控制最常用）
二、按岗位方向：你具体要学什么
机器人研发不是一个岗，而是 5 个主流方向，你可以挑一个深耕：
1）嵌入式 / 硬件驱动（机器人'手脚'）
适合喜欢电路、底层、实物调试的人。
- 单片机/MCU：STM32、ARM、ESP32
- 模电、数电、PCB 设计
- 电机驱动：直流电机、步进、伺服
- 实时操作系统：FreeRTOS、RT-Thread
- 电源、硬件调试、抗干扰
2）运动控制 / 控制算法（机器人'动作'）
机器人关节、底盘、机械臂的核心。
- 自动控制原理
- 机器人学：正运动学、逆运动学、动力学
- 伺服控制、减速器、传动
- 进阶：最优控制、自适应控制
3）机器人算法（导航、定位、SLAM）
目前薪资最高、需求最大的方向。
- SLAM：激光 SLAM / 视觉 SLAM
- 路径规划：A*、RRT、动态避障
- 状态估计：卡尔曼滤波 EKF、粒子滤波
- 地图构建、自主导航
4）机器视觉 / 感知（机器人'眼睛'）
- 图像处理：OpenCV
- 相机标定、双目视觉、点云
- 深度学习基础：CNN、目标检测 YOLO
- 识别、跟踪、抓取
5）机器人软件 / ROS 开发（系统集成）
企业里最容易入门、就业面最广。
- ROS1 / ROS2（机器人行业标准）
- 节点、话题、服务、TF 坐标变换
- 仿真工具：Gazebo、RViz
- 机器人系统架构、多传感器融合
6）机械结构（机器人'身体'）
- 机械设计、工程制图
- 三维建模：SolidWorks、UG
- 运动仿真、力学仿真
三、企业最看重的 5 个技能（面试高频）
- C++ 编程能力（指针、内存、多线程）
- PID 控制原理与调参
- ROS 使用经验
- 机器人正/逆运动学
- 实际项目（能跑的实物 > 纯理论）
四、从零基础到就业的详细学习路线
核心定位：适配转行人群，优先主攻「ROS 机器人软件 + 运动控制」方向（岗位最多、入门最友好），兼顾通用基础，最终能独立完成实战项目、通过企业技术面试。核心原则：不堆无用理论，所有学习内容围绕「面试考点 + 项目实战」展开；每天完成既定任务即可，不熬夜赶进度。
