???答主您是物理博士吧
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一、面试现场最常让手写的代码(高频必背)1. 路径/轨迹规划基础- A* 或 JPS 伪代码(C++/Python)- RRT / RRT* 极简实现(必考)- 栅格地图路径搜索、碰撞检测逻辑2. 机器人运动学(必问)- 多自由度机械臂正运动学(DH + 齐次变换)- 数值逆运动学(阻尼最小二乘 DLS)- 雅可比矩阵计算、奇异值判断- 自碰撞检测逻辑(面向人形/双足/多关节)3. 最优化基础(岗位核心:姿态最优)- 简单二次规划 QP 伪代码- 梯度下降 / 牛顿法求解姿态最优目标函数- 带约束优化(关节限位、避障、姿态平滑)4. 基础避障算法- 人工势场法(APF)- 动态窗口法 DWA 思路 + 伪代码- 基于距离场的碰撞规避逻辑5. 轨迹平滑- 五次多项式轨迹插值- B 样条 / 贝塞尔曲线- 最小 jerk / 最小加速度轨迹优化二、岗位核心专项:全身规划 & 通过性(重点准备)1. 全身运动规划(Whole-Body Planning)- 基于 QP 的全身控制伪代码- 浮动基机器人动力学简化(能讲+能写公式代码)- 重心优化、零力矩点 ZMP 简化计算2. 通过性(Passability / Navigability)- 地形评估、可达区域判断- 姿态自适应调整代码逻辑(爬坡、越障、台阶)- 多约束下姿态最优求解流程3. 姿态最优求解- 目标函数:能耗最小、姿态平滑、重心最低- 约束:关节限、碰撞限、视野/任务约束- 调用 OSQP / NLOPT / IPOPT 等求解器的代码模板三、Learning-Based 规划(加分但必准备)面试官不问代码也会问思路,最好能写极简示例- 简单强化学习:DQN/PPO 极简网络结构- 模仿学习:行为克隆(BC)极简训练+推理代码- 学习预测:简单 LSTM/Transformer 状态预测伪代码四、工程化 & 框架能力(面试官非常看重)1. 规划框架设计(C++)- 规划器基类 + 派生结构(AStar/RRT/MPC)- 线程安全、数据队列、回调机制- 模块解耦:感知→地图→规划→控制2. 仿真相关代码- MuJoCo / Gazebo 环境交互- 机器人状态读取、轨迹下发、碰撞回调- 批量测试、自动化评估脚本(Python)3. 常用开源库使用(必须会写调用代码)- OMPL 规划器调用- NLOPT / OSQP / qpOASES 求解器- Pinocchio / KDL 运动学动力学- Eigen 矩阵运算、SVD、雅可比五、如果时间紧,优先准备这 8 套代码1. RRT*(必背)2. 数值逆运动学(DLS)3. 雅可比与冗余机器人零空间优化4. 五次多项式轨迹5. 简单 QP 姿态最优求解6. A* 路径规划7. 全身规划优化伪代码8. 学习型规划(BC/PPO)极简示例银河通用目前有需求,招算法职位,地点北京和深圳,有兴趣接触可以私聊
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背景:9本28届机器人专业感觉小厂更看重你的综合项目能力,做过什么,中大厂应该就规范一些,八股,手撕,拷打简历​下面是这次的面经,主要还是问项目(之前的贴子有简历,欢迎投票指正)​1. 之前聊到PID,轮腿控制是两轮平衡车那种类型吗?讲讲你们具体PID的应用2. 这套轮腿设备是你自己做的吗?整体方案介绍​3. 你对IMU的数据处理,尤其是陀螺仪部分应该很熟悉吧?你的处理流程是什么?4. 那你后面也搞过小车的建图导航吧?具体讲讲5. 那常见的建图导航算法你应该都用过吧?6. 那你们的机械臂,是用开源的还是自己做的?7. 那机械臂的正逆解这块你也有经验吗?原理代码都熟悉吗?8. 那你们用的机械臂是什么形式的,几轴的?9. 那你在AI方面有了解吗?10. 那你自己也能做模型训练是吧?YOLO掌握到什么程度,有做过什么东西吗?11. 那深度相机你们用得熟练吗?熟悉到什么程度​反问:​1.公司主营业务​2.简历问题​3.我的半桶水水平有多少4.企业更看重什么能力​5.南京机器人相关公司情况怎么样,就业前景和生活体验以及人才引进政策呢?​感觉自己的不足:面试一开始容易紧张,每次说自己的个人信息和比赛,项目经历都口吃,应该整理文字版,逻辑清晰念熟练
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