機器人軟件工程師技術路線（如有缺失，歡迎補充）

1. 機器人軟件開發工程師技術路線

1.1 基礎知識

• C/C++編程：掌握C/C++語言基礎，包括數據結構、算法、內存管理等。
• 操作系統：了解Linux或Windows等操作系統的基本原理和常用命令。

1.2 嵌入式系統開發

• 嵌入式編程：學習Linux應用層知識嵌入式開發平臺，掌握嵌入式C++編程。
• 嵌入式系統架構：了解嵌入式系統的硬件架構和軟件架構，包括處理器、內存、外設等。

1.3 機器人控制系統開發（分支1）

• 機器人基礎：了解機器人的基本原理，包括機械結構、傳感器、執行器等。
• 控制系統設計：學習控制理論，掌握PID控制、狀態空間控制等基本控制算法。
• 運動控制：學習機器人運動學、動力學，掌握運動控制算法，如DH參數法、逆運動學等。

1.4 機器人編程框架（分支2）

• ROS：學習ROS（Robot Operating System）機器人操作系統，掌握ROS的基本概念和架構。
• ROS編程：學習ROS的編程方法，包括話題、服務、參數、動作等通信機制。
• ROS應用開發：掌握ROS中常見組件的開發，如節點、服務、話題、動作等。

  機器人視覺與感知（部分）

• 計算機視覺基礎：學習計算機視覺基礎，包括圖像處理、特征提取、目標檢測等。
• 傳感器數據處理：學習機器人常用傳感器，如激光雷達、攝像頭等，掌握傳感器數據處理方法。

  機器人導航與定位（部分）

• SLAM：學習SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術，包括激光SLAM、視覺SLAM等。
• 路徑規劃：學習機器人路徑規劃算法，如A*算法、RRT算法等。

  機器人仿真（部分）

• 機器人仿真與調試：學習機器人仿真與調試方法，包括ROS仿真、Gazebo等。

2. 機器人軟件算法工程師 （一般也需要掌握機器人軟件開發知識）

2.0 編程基礎

• 嵌入式編程：學習Linux應用層知識嵌入式開發平臺，掌握嵌入式C++編程。

2.1 數學基礎

• 線性代數：掌握矩陣、向量等線性代數基礎。
• 概率論與數理統計：學習概率論與數理統計基礎，包括隨機變量、概率分布等。

2.2 機器學習與深度學習

• 機器學習基礎：學習機器學習基礎，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。
• 深度學習基礎：學習深度學習基礎，包括神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。

2.3 計算機視覺與圖像處理

• 計算機視覺：學習計算機視覺基礎，包括圖像處理、特征提取、目標檢測等。
• 圖像處理：學習圖像處理基礎，包括圖像濾波、圖像分割、圖像識別等。

2.4 機器人感知與理解

• 多模態感知：學習多模態感知技術，包括視覺、聽覺、觸覺等感知模態。
• 機器人理解：學習機器人理解技術，包括自然語言處理、知識圖譜等。

2.5 機器人智能決策與規劃

• 智能決策：學習智能決策技術，包括決策樹、強化學習等。
• 規劃與優化：學習規劃與優化技術，包括路徑規劃、任務規劃等。