人形机器人公司，（银河通用）面经

一、面试现场最常让手写的代码（高频必背）
1. 路径/轨迹规划基础
- A* 或 JPS 伪代码（C++/Python）
- RRT / RRT* 极简实现（必考）
- 栅格地图路径搜索、碰撞检测逻辑
2. 机器人运动学（必问）
- 多自由度机械臂正运动学（DH + 齐次变换）
- 数值逆运动学（阻尼最小二乘 DLS）
- 雅可比矩阵计算、奇异值判断
- 自碰撞检测逻辑（面向人形/双足/多关节）
3. 最优化基础（岗位核心：姿态最优）
- 简单二次规划 QP 伪代码
- 梯度下降 / 牛顿法求解姿态最优目标函数
- 带约束优化（关节限位、避障、姿态平滑）
4. 基础避障算法
- 人工势场法（APF）
- 动态窗口法 DWA 思路 + 伪代码
- 基于距离场的碰撞规避逻辑
5. 轨迹平滑
- 五次多项式轨迹插值
- B 样条 / 贝塞尔曲线
- 最小 jerk / 最小加速度轨迹优化
二、岗位核心专项：全身规划 & 通过性（重点准备）
1. 全身运动规划（Whole-Body Planning）
- 基于 QP 的全身控制伪代码
- 浮动基机器人动力学简化（能讲+能写公式代码）
- 重心优化、零力矩点 ZMP 简化计算
2. 通过性（Passability / Navigability）
- 地形评估、可达区域判断
- 姿态自适应调整代码逻辑（爬坡、越障、台阶）
- 多约束下姿态最优求解流程
3. 姿态最优求解
- 目标函数：能耗最小、姿态平滑、重心最低
- 约束：关节限、碰撞限、视野/任务约束
- 调用 OSQP / NLOPT / IPOPT 等求解器的代码模板
三、Learning-Based 规划（加分但必准备）
面试官不问代码也会问思路，最好能写极简示例

- 简单强化学习：DQN/PPO 极简网络结构
- 模仿学习：行为克隆（BC）极简训练+推理代码
- 学习预测：简单 LSTM/Transformer 状态预测伪代码
四、工程化 & 框架能力（面试官非常看重）
1. 规划框架设计（C++）
- 规划器基类 + 派生结构（AStar/RRT/MPC）
- 线程安全、数据队列、回调机制
- 模块解耦：感知→地图→规划→控制
2. 仿真相关代码
- MuJoCo / Gazebo 环境交互
- 机器人状态读取、轨迹下发、碰撞回调
- 批量测试、自动化评估脚本（Python）
3. 常用开源库使用（必须会写调用代码）
- OMPL 规划器调用
- NLOPT / OSQP / qpOASES 求解器
- Pinocchio / KDL 运动学动力学
- Eigen 矩阵运算、SVD、雅可比
五、如果时间紧，优先准备这 8 套代码
1. RRT*（必背）
2. 数值逆运动学（DLS）
3. 雅可比与冗余机器人零空间优化
4. 五次多项式轨迹
5. 简单 QP 姿态最优求解
6. A* 路径规划
7. 全身规划优化伪代码
8. 学习型规划（BC/PPO）极简示例
银河通用目前有需求，招算法职位，地点北京和深圳，有兴趣接触可以私聊