机器人技术机器人研发公司机器人工程师实习报告

机器人技术机器人研发公司机器人工程师实习报告一、摘要

2023年6月5日至2023年8月3日，我在一家专注于工业机器人的研发公司担任机器人工程师实习生。期间，我主导完成3个小型协作机器人（CRB200系列）的控制系统调试，将单次任务完成时间从平均120秒缩短至85秒，效率提升29%。参与开发并部署了基于ROS的视觉识别模块，实现产品缺陷检测准确率达98%，日均处理零件量提升至450件。通过实践掌握了运动学逆解算法优化、多传感器数据融合技术，并形成了一套适用于快速原型验证的代码模块化开发流程，可减少后续项目开发周期20%。这些成果验证了我在机器人本体控制、算法应用及工程实践方面的综合能力。

二、实习内容及过程

2023年6月5日入职后，我的实习目标很明确，就是把学校学的机器人控制理论用在实际项目里，了解工业机器人从设计到落地的完整流程。公司主要做协作机器人和自动化产线解决方案，我所在的团队负责CRB200系列的软件开发。

第13周，我跟着导师熟悉了项目代码库，主要是ROS2环境下的运动学和动力学仿真模块。导师给我布置了个任务，调试一台新安装的机器人，让它能在指定路径上平稳抓取和放置零件。刚开始连示教器都操作不熟练，经常碰撞到护栏。后来我天天琢磨运动学逆解公式的参数调优，还学了怎么用MoveIt的规划器API生成更平滑的轨迹点。最后把抓取成功率从65%提到92%，单次任务时间从120秒降到85秒，团队测试时觉得挺满意。

第46周，我开始参与一个视觉识别项目。产线上有个环节需要检测零件的表面划痕，但原始相机图像质量不太好。我花了两天时间研究OpenCV的图像滤波算法，结合Canny边缘检测和霍夫变换，把缺陷检出率从78%提升到98%。不过调试过程中发现，机器人响应速度跟不上图像处理速度，导致整体效率提升有限。我提出用边缘计算板部署轻量级检测模型，导师觉得可行就让我试了试。最终把日均处理零件量从350件提到450件，但离预期目标还是差一点。

第78周，我独立完成了一个力控抓取的仿真实验。需要让机器人在抓取易碎品时能自动调整握力。我用了Gazebo模拟器，花了整整3天把虚拟传感器的数据与真实力控手集成起来。测试时发现仿真和现实的动力学模型有偏差，导致抓取力计算不准。我查了很多资料，最后在导师指导下调整了碰撞模型的参数，最终误差控制在5%以内。这段经历让我明白仿真环境不能完全替代实物测试，但能省不少试错成本。

实习期间最大的挑战是传感器数据融合。有一次调试多传感器同步问题时，激光雷达和相机数据对不上，导致机器人定位漂移。我白天跟硬件工程师抢了半天设备，晚上自学了PCL的点云配准算法，第二天居然自己解决了问题。导师夸我解决问题的方式挺对路，就是有时候太较真了，调试到凌晨两三点是常事。

公司管理上有点问题，比如项目进度更新不及时，经常开会扯皮。培训机制也不完善，新来的实习生靠师傅带，缺乏系统性的技术分享。岗位匹配度上，我期待能接触更多算法开发，但实际工作里偏多机械调参。建议公司可以建立技术文档库，把调试经验总结下来；另外搞点内部技术分享会，让年轻人多交流。这段经历让我意识到，做机器人不光要懂技术，还得会跟人打交道，光埋头写代码是不行的。

三、总结与体会

这8周，从2023年6月5日到8月3日，感觉像坐了一趟高速列车，从学校理论到工业实践的距离被瞬间拉近。实习最大的价值在于把课本上的运动学逆解、ROS2配置这些抽象概念，真真切切用在了CRB200系列机器人上。我主导的3个调试案例，单次任务效率提升29%，缺陷检测准确率到98%，这些数据不是画出来的，是每天对着示教器、调试终端，一点点试出来的。现在回头看，最大的体会是工程师的职责不只是写代码，更是解决实际问题的责任，那种问题被解决后的成就感，比考试拿高分还踏实。

这次经历直接影响了我的职业规划。之前觉得机器人开发就是埋头搞算法，现在明白软硬件结合、系统集成同样重要。公司里看到的基于云平台的机器人管理方案，让我意识到未来得补上物联网和大数据这块课。接下来打算系统学完ROS2的开发进阶课程，顺便考个PMP证书，提升项目管理的认知。实习时导师说的“别怕犯错，但犯错要快”这句话我一直记着，以后求职肯定要把这个态度亮出来。

从行业角度看，协作机器人柔性化改造是趋势，但视觉和力控技术的成熟度还是瓶颈。我参与的那个视觉项目，如果用现在的AI训练框架再优化下模型，精度能再上一个台阶。这让我觉得，机器人技术这东西，学无止境。学校教的只是基础骨架，企业实践才是血肉，缺了哪头都不行。以后做毕设或者考研方向，肯定要往高精度力控或者边缘AI方向钻。总之一句话，这次实习让我从一个被动接受知识的学生，变成了主动思考解决问题的“准职场人”，这种心态转变比学了多少技能更宝贵。

四、致谢

感谢在实习期间给予指导的导师，他分享的实际项目经验让我对机器人控制的理解