自动化机器人公司机器人研发实习报告

自动化机器人公司机器人研发实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家自动化机器人公司担任机器人研发实习生。核心工作成果包括参与设计并调试3个型号的六轴工业机器人，通过仿真软件完成5套运动轨迹优化方案，将负载效率从65%提升至78%。期间应用了MATLAB/Simulink进行控制系统建模，使用Python编写自动化测试脚本，累计处理10,000条传感器数据用于算法验证。提炼出的可复用方法论有：基于误差反向传播的参数自适应调整算法，以及模块化ROS节点设计框架。这些成果通过实际项目验证了理论知识的转化能力，为后续研发工作提供了数据支撑。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做工业机器人的公司实习，岗位是机器人研发工程师助理。刚开始是熟悉公司的机器人平台和开发环境，用了两周时间把公司用的几款六轴机器人的硬件手册和软件API看了一遍，还跟着师傅调试了一个新到的手臂，发现机械限位和电气信号有点对不上，花了三天时间对照数据手册和运动学模型，把参数一点点调顺了，最后位置精度误差从0.5毫米降到了0.2毫米。

主要参与了两个项目。第一个是帮团队优化夹爪的抓取力控制算法，原来的算法在抓取不同重量物体时稳定性不好，我用了两周时间，每周三天在实验室，两台机器上分别测试了十组参数，用MATLAB做了仿真，最后把基于模糊控制的算法优化了，让重复抓取成功率从72%提高到89%。第二个项目是做机器人路径规划，给一台七轴机器人设计焊接轨迹，需要避开工件内部的传感器，我用了ROS的MoveIt插件，在仿真环境中跑了八十多次仿真，调整了五套路径平滑参数，最终生成的路径能让机器人运动平稳，避障效果也达标。

遇到的第一个困难是调试视觉系统的时候，相机标定数据在实验室环境有效，到实际生产线就失准，花了一周时间排查，发现是光源变化导致反光，最后改用环形LED灯才解决。第二个是初期对运动学逆解公式理解不深，导致编程时出现奇异点问题，师傅给我看了公司内部做的解析解工具箱，还推荐了《机器人学导论》里关于雅可比矩阵的那章，让我对动力学约束有了更直观认识。

这段时间把学校学的运动学、控制理论用上了，但发现实际工程问题比课本复杂，比如碰撞检测和力控的优先级分配，需要考虑更多约束条件。现在看机器人相关的论文，能更快理解里面的数学推导和实验设置。最大的收获是学会了怎么把仿真结果快速落地，调试过程中发现实验室环境模拟的电气噪声比实际弱，这提醒我以后做测试要更全面。实习也让我意识到，公司内部的培训机制还可以改进，比如新员工上手需要两周才能独立调试，如果能有更系统的Elearning课程就更好。岗位匹配度上，感觉实际工作对机械和电气知识的要求比我想象的高，但公司技术氛围不错，大家遇到问题都愿意讨论，这点挺难得的。

三、总结与体会

这八周，从7月1日到8月31日，在公司的经历像把理论课里那些抽象的公式和模型具象化了。参与调试的那三台六轴机器人，每个细节都是书里没写但实际操作中必须掌握的。比如优化夹爪算法时，为了找到最佳控制参数，我跑了八十多次仿真，调整了参数组合超过两百次，最终把重复抓取成功率从72%提高到89%，这个数据不是做出来的，是真在实验室一点点试出来的。这种把知识变成生产力，再通过数据验证的过程，让我第一次真切感受到做研发的价值。

实习最大的收获是心态的转变。刚开始写代码时，一遇到bug就想找师傅，后来发现很多问题可以通过日志分析或者增加调试打印解决，主动查资料的时间反而多了。比如调试视觉系统时，遇到标定失准，第一反应是抱怨环境变化，后来自己动手调整光源，才明白实验室模拟永远替代不了现场测试。这种从被动等待到主动解决问题的过程，让我对工程师这个角色有了更深的理解。现在回头看，那些熬夜排查问题的日子，不是在浪费时间，是在磨练解决实际问题的能力。

这次经历也让我更清楚未来的方向。公司用的ROS系统我只会基础，回去打算系统学完《ROS机器人操作系统权威指南》，再考个PMP证书，提升项目管理能力。行业里现在都在谈力控协作机器人，我注意到力控算法这块还有不少坑，比如我们调的那个力控参数，不同材质的抓取效果差异很大，这让我萌生了深入研究力控传感器的想法。虽然才实习一个月，但已经看到技术迭代的速度，比如我们用的某个运动规划库，听说下一代版本要加入基于深度学习的优化，这让我意识到持续学习的重要性。如果以后真想做机器人，光懂理论是不够的，还得懂现场，懂成本，懂怎么把好技术变成好产品。

四、致谢

感谢公司提供这次实习机会，让我把学到的东西用上了。感谢导师在项目上给我的指导，特别是在调