大疆RoboMaster技术总监：我是如何成为一名机器人工程师的（一）

大疆RoboMaster技术总监：从一名学生的机器人生涯到全面机器人工程师的成长之路

在机器人和人工智能领域，关键问题在于人与物理世界的交互。机器人工程学，这门学科涵盖了诸多领域：传感器与算法（如激光雷达、多目视觉、融合算法等）、多刚体系统动力学控制、以及机器人自主移动（locomotion）。要想成为一名独当一面的机器人工程师，理论与实践的同步训练至关重要。

初入大学时，首先需要强化英语能力。机器人的知识升级可能会让中文资料难以获取，英语水平将是能力限制的关键因素。因此，从大一开始，通过阅读红宝书、美剧等方式持续加强英语学习。数学基础同样至关重要，线性代数（最新的研究，优秀工程师至少需学习五次）是机器学习、优化、信号处理、控制等领域的基石。推荐使用国外教材学习线性代数，例如《Linear Algebra Done Right》和《Linear Algebra Done Wrong》。

大一时，先掌握Python编程语言，包括基础编程、科学计算包如Numpy等的使用。随着学习的深入，细致理解矩阵乘法、向量内积的实现。精心选择编程环境如Anaconda，以提升编程效率。




然后详细解决Random Bag问题，使用网页材料完成代码实现，这将加深对结构化思维和复杂工程问题解决方案的理解。

进入大二后，深入学习_embedded systems_（嵌入式系统）理论与实践。掌握硬件工具链（编译手册、硬件组件）和软硬件接口（通信协议如UART、SPI、I2C、CAN等），以及物理系统构建理论，如Solidworks绘图、51单片机、AVR单片机等。系列自学资源如《C++语言程序设计》、Otelstu banana开发系统、Altium Designer等通过解决实际问题深入理解学习成果。

同时，利用校内机器人社团资源，参与机器人比赛等项目，不仅能锻炼实践技能，还能与同伴交流、优化团队沟通及解决问题的策略。时间管理、项目规划、模型优化等课堂外的知识也将得到增强。

进入大三，深入探索４轴飞行器的自动化、罗盘确定高度、舵机控制，以及自动驾驶技术等。学生自己实施改进和创新，设计自我学习与自由探索的新算法和工具。加强对基础数学理论（线性代数、概率统计、优化理论等）的认识，以理解更高级算法的核心。

参加夏令营等活动，既可以领受来自世界顶尖学府的经验，又是一次体验机器人未来应用的绝佳机会。通过实战演练与团队协作，极大拓展视野，形成价值观与技能的全面发展。

大四时期，则利用实习或毕业设计项目作为集中学习机会，深入研究某个人工智能子领域，并掌握更高级的工具和方法，例如ROS、gazebo、vrep等，以满足工程实践中更为复杂的任务需求。同时从物理、数学、计算机科学的综合视角，不断提升自己的工程能力和社会表达技巧。

并访问知乎等平台，可与实战经验丰富，知识渊博的同仁交流互动，持续对行业动态、最新技术保持敏锐的洞察力。这弥补了理论学习与实践中所需的知识漏洞，成为快速成长的关键环节。