机器人算法工程师是怎样的

2362486 2017-09-20 | rar | 0.14 MB | 次下载 | 1积分

资料介绍

　　我应该也算是机器人算法工程师了，我所在实验室就叫学习算法与系统实验室（LASA， Learning Algorithm and System Lab，Learning Algorithms and Systems Laboratory （LASA）那些说没有这个职位的就不要闹了， robot software and algorithm engineer是一个很大的市场空缺

　　简单的说，最深的体验就是：You have to take someone‘s shit. （受虐，无处不在）你需要懂的东西很多，需要你一次次走出自己的舒适区域

　　我只能以我的经历说一下：

　　2011年，我刚到实验室，实验室有个女博士后（postdoc）在做抓取规划（grasp planning），我老板让我一起做这个项目，我研究室也是做的这个，所以可以很快的上手但是，为了用一个优化的算法（IPOPT），整个规划（planning）是用AMPL（The AMPL Book）写的，Bell实验室出品，速度也是很好的，但是那个语法完全虐死人我保证你们都没有用过，用过之后就不想再见到这货了经过半年的努力，我也算是走通了整个MTALAB到AMPL+IPOPT的流程，然后程序要在CMU的一个服务器（server）上跑一个星期，得到了很多花样的炫酷的grasp（比如一个简单圆柱体大概得到3000+个不同grasp）

　　然后呢，当然要把这些grasp在仿真里面显示出来当时实验室在使用一款叫RobotToolKit，的自己开发的机器人仿真软件，没有说明文档，没有人有太多时间教你，关键是我当时连coding也是很渣的（当然现在也很烂）好不容易弄懂了整个逻辑，也会仿照着别人的东西写一些demo了在simulation里面一跑，各种grasp不能实现，需要把物体摆在机器人工作空间某个非常合适的位置，恰好IK（逆运动学）可以找到合适的关节角总之，3000个grasp，做了一下分类（简单clustering），最终挑选出还能看的也就下图20个为了这20个grasp，我几乎花了两三个月的时间但最终也算知道这个仿真软件的一些基本东西了，也知道所有research中你看到的仅仅是冰山一角走到这一步，聪明的人就停留在仿真了，仿真的世界真的很美好

　　这不是结束！

　　我当然不满足于虚拟的世界，接下来才是整个作为一个机器人算法工程师的受虐之路的开始：算法实现所有的机器人算法都是要用实践来检验的，直观的将就是你要做一个demo，最好是在实际的机器人上终于要上机器人玩了，当时还有点小激动，用的还是iCub，就是下图这货，看起来十分萌

　　机器人算法工程师是怎样的机器人算法工程师

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