資料介紹
我應(yīng)該也算是機器人算法工程師了,我所在實驗室就叫學(xué)習(xí)算法與系統(tǒng)實驗室(LASA, Learning Algorithm and System Lab,Learning Algorithms and Systems Laboratory (LASA)那些說沒有這個職位的就不要鬧了, robot software and algorithm engineer是一個很大的市場空缺
簡單的說, 最深的體驗就是:You have to take someone‘s shit. (受虐,無處不在)你需要懂的東西很多,需要你一次次走出自己的舒適區(qū)域
我只能以我的經(jīng)歷說一下:
2011年,我剛到實驗室,實驗室有個女博士后(postdoc)在做抓取規(guī)劃(grasp planning),我老板讓我一起做這個項目,我研究室也是做的這個,所以可以很快的上手但是,為了用一個優(yōu)化的算法(IPOPT),整個規(guī)劃(planning)是用AMPL(The AMPL Book)寫的,Bell實驗室出品,速度也是很好的,但是那個語法完全虐死人我保證你們都沒有用過,用過之后就不想再見到這貨了經(jīng)過半年的努力,我也算是走通了整個MTALAB到AMPL+IPOPT的流程,然后程序要在CMU的一個服務(wù)器(server)上跑一個星期,得到了很多花樣的炫酷的grasp(比如一個簡單圓柱體大概得到3000+個不同grasp)
然后呢,當(dāng)然要把這些grasp在仿真里面顯示出來當(dāng)時實驗室在使用一款叫RobotToolKit,的自己開發(fā)的機器人仿真軟件,沒有說明文檔,沒有人有太多時間教你,關(guān)鍵是我當(dāng)時連coding也是很渣的(當(dāng)然現(xiàn)在也很爛)好不容易弄懂了整個邏輯,也會仿照著別人的東西寫一些demo了在simulation里面一跑,各種grasp不能實現(xiàn),需要把物體擺在機器人工作空間某個非常合適的位置,恰好IK(逆運動學(xué))可以找到合適的關(guān)節(jié)角總之,3000個grasp,做了一下分類(簡單clustering), 最終挑選出還能看的也就下圖20個為了這20個grasp,我?guī)缀趸藘扇齻€月的時間但最終也算知道這個仿真軟件的一些基本東西了,也知道所有research中你看到的僅僅是冰山一角走到這一步,聰明的人就停留在仿真了,仿真的世界真的很美好
這不是結(jié)束!
我當(dāng)然不滿足于虛擬的世界,接下來才是整個作為一個機器人算法工程師的受虐之路的開始:算法實現(xiàn)所有的機器人算法都是要用實踐來檢驗的,直觀的將就是你要做一個demo,最好是在實際的機器人上終于要上機器人玩了,當(dāng)時還有點小激動,用的還是iCub,就是下圖這貨,看起來十分萌
機器人算法工程師是怎樣的機器人算法工程師
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