机器人系统

具备乘用车、机械臂及移动机器人系统的运动学、动力学建模与分析经验

运动规划与最优控制

掌握 RRT、A* 等路径规划方法，以及 LQR、iLQR、MPC 等最优控制与轨迹优化方法

机器学习与强化学习

掌握线性回归、Logistic 回归、SVM 等传统机器学习方法，以及 MLP、CNN、LSTM 等深度学习模型与 PPO 等强化学习算法

经典控制

熟悉 PID、卡尔曼滤波、阻抗控制、重力补偿等机器人控制方法

软件架构与工程

熟悉常用数据结构与算法、设计模式，以及分层架构、插件式框架等工程化设计

工具链与仿真

熟悉 ROS、MoveIt、Navigation、Gym 等机器人开发与仿真框架，以及 OSQP、CasADi、acados 等优化求解工具

编程与开发

熟练使用 C/C++、Python 进行多线程开发；熟悉 CMake、Conan、GTest、GDB 等构建、测试与调试工具