1. 基础知识
编程语言：
C++（实时控制、性能优化）和 Python（算法开发、快速原型）。
熟悉 ROS/ROS2（机器人操作系统）、Linux 环境。
数学与算法：
线性代数（坐标变换）、微积分（动力学建模）、概率统计（传感器融合）。
熟悉运动规划算法（A*、RRT）、优化算法（PID、MPC）。
计算机科学基础：
数据结构、多线程编程、实时系统设计。
2. 机器人学核心技能
运动控制：
逆运动学（IK）、动力学仿真（如 MuJoCo 或 PyBullet）。
步态生成（双足行走平衡控制）、力控交互（阻抗控制）。
感知与导航：
计算机视觉（OpenCV、深度学习框架）、SLAM（如 Cartographer）。
多传感器融合（IMU、LiDAR、摄像头）。
AI 与决策：
强化学习（如 PPO 用于运动策略）、深度学习（行为识别）。
自然语言处理（NLP）用于人机交互。
3. 硬件与系统集成
硬件接口：
熟悉执行器（伺服电机、液压驱动）、通信协议（CAN、EtherCAT）。
嵌入式开发（如 Arduino、STM32）经验。
实时系统：
掌握实时操作系统（RTOS）或中间件（如 DDS）。
低延迟控制循环（通常需 <1ms 响应）。
4. 工具与框架
仿真工具：Gazebo、V-REP 或 Webots。
版本控制：Git、CI/CD 流程（如 Jenkins）。
机器学习框架：PyTorch、TensorFlow、ROS 的 ML 包。