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机器人软件工程师技术路线（如有缺失，欢迎补充）

1. 机器人软件开发工程师技术路线

1.1 基础知识

• C/C++编程：掌握C/C++语言基础，包括数据结构、算法、内存管理等。
• 操作系统：了解Linux或Windows等操作系统的基本原理和常用命令。

1.2 嵌入式系统开发

• 嵌入式编程：学习Linux应用层知识嵌入式开发平台，掌握嵌入式C++编程。
• 嵌入式系统架构：了解嵌入式系统的硬件架构和软件架构，包括处理器、内存、外设等。

1.3 机器人控制系统开发（分支1）

• 机器人基础：了解机器人的基本原理，包括机械结构、传感器、执行器等。
• 控制系统设计：学习控制理论，掌握PID控制、状态空间控制等基本控制算法。
• 运动控制：学习机器人运动学、动力学，掌握运动控制算法，如DH参数法、逆运动学等。

1.4 机器人编程框架（分支2）

• ROS：学习ROS（Robot Operating System）机器人操作系统，掌握ROS的基本概念和架构。
• ROS编程：学习ROS的编程方法，包括话题、服务、参数、动作等通信机制。
• ROS应用开发：掌握ROS中常见组件的开发，如节点、服务、话题、动作等。

  机器人视觉与感知（部分）

• 计算机视觉基础：学习计算机视觉基础，包括图像处理、特征提取、目标检测等。
• 传感器数据处理：学习机器人常用传感器，如激光雷达、摄像头等，掌握传感器数据处理方法。

  机器人导航与定位（部分）

• SLAM：学习SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，包括激光SLAM、视觉SLAM等。
• 路径规划：学习机器人路径规划算法，如A*算法、RRT算法等。

  机器人仿真（部分）

• 机器人仿真与调试：学习机器人仿真与调试方法，包括ROS仿真、Gazebo等。

2. 机器人软件算法工程师 （一般也需要掌握机器人软件开发知识）

2.0 编程基础

• 嵌入式编程：学习Linux应用层知识嵌入式开发平台，掌握嵌入式C++编程。

2.1 数学基础

• 线性代数：掌握矩阵、向量等线性代数基础。
• 概率论与数理统计：学习概率论与数理统计基础，包括随机变量、概率分布等。

2.2 机器学习与深度学习

• 机器学习基础：学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
• 深度学习基础：学习深度学习基础，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

2.3 计算机视觉与图像处理

• 计算机视觉：学习计算机视觉基础，包括图像处理、特征提取、目标检测等。
• 图像处理：学习图像处理基础，包括图像滤波、图像分割、图像识别等。

2.4 机器人感知与理解

• 多模态感知：学习多模态感知技术，包括视觉、听觉、触觉等感知模态。
• 机器人理解：学习机器人理解技术，包括自然语言处理、知识图谱等。

2.5 机器人智能决策与规划

• 智能决策：学习智能决策技术，包括决策树、强化学习等。
• 规划与优化：学习规划与优化技术，包括路径规划、任务规划等。