近年来,自主移动机器人与自动驾驶持续火热。自主移动机器人在越来越多的行业得以落地,在提升效率,节省人力成本,提高作业安全性等方面做出巨大贡献。自动驾驶也在迅速发展,越来越多的汽车标配自动泊车功能,新势力车企更是纷纷推出城市自动驾驶,高阶辅助驾驶。这其中都离不开关键技术的发展,决策,规划与控制就是其中的核心技术之一。由于需求旺盛,相关岗位待遇也是水涨船高。
然而,由于专业特性,规划与控制涉及的内容非常多,对从业者的要求也非常高。不但需要熟练使用linux系统,熟练掌握c++或python编程技巧,熟悉路径规划算法,运动控制算法。
规划与控制同时还是实践性非常强的学科,技术只有在真正的机器人调试,优化中不断锤炼才能得到提升。
更重要的是,目前无论是自主移动机器人,还是自动驾驶,都处于项目落地阶段,各企业在招聘时非常注重实践经验,以及对现有开源方案的优化能力。各岗位面试均以能解决实际工程问题为导向。
理论与实践的高要求,增加了自学的难度,提高了小白入行的门槛。
好消息是,面向机器人产业化的ros2逐渐成熟,其拥有强大的可扩展性,实时性,多语言支持,安全性等新特性。在可以预见的未来,行业内越来越多的公司将使用ros2解决方案,以实现机器人项目快速落地。
而ros2自带的导航模块navigation2也充分考虑了机器人产业化的需求,以插件形式组织规划器和控制器,各种常见的规划与控制的核心算法均通过插件形式实现,并提供了广泛的可拓展性,支持自行添加算法。同时,引入行为树机制实现机器人行为决策,用户通过增加或修改行为树,即可实现复杂的机器人行为。
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