# 具身智能 / 机器人工程师面试题库

> 郎学科技 · 开源资料 / v2026.10
> 用法：不追求背答案。每题都追问“你做过吗、怎么验证、失败过什么”。
> 许可：CC BY-NC-SA 4.0。

## A. 嵌入式与运动控制（8 题）

1. 你用过哪款 MCU？说说它的时钟、中断与 DMA 资源怎么分配。
   - 考察点：是否真正写过底层，而不是只调库。
2. PWM 控制舵机时，频率、脉宽与死区如何影响抖动？
   - 考察点：电源、共地、机械回差。
3. 编码器测速有哪几种方法？低速和高速分别怎么选？
   - 考察点：M/T 法、滤波、采样周期。
4. 串级 PID 的位置环、速度环、电流环为什么这样排？
   - 考察点：控制带宽与限幅。
5. CAN 总线怎么排查“时通时不通”？
   - 考察点：终端电阻、波特率、总线负载、地电位。
6. 急停回路应该用软件还是硬件实现？
   - 考察点：安全等级与失效安全。
7. 电池供电的机器人，如何估算续航与峰值电流？
   - 考察点：工况、效率、余量。
8. 你做过最危险的一次硬件调试是什么？后来加了什么保护？
   - 考察点：安全意识与复盘能力。

## B. ROS 2 与系统集成（8 题）

1. ROS 2 的 DDS 发现机制是什么？跨网段为什么经常失败？
2. QoS 的 reliability、durability、history 分别影响什么？举一个配错的例子。
3. TF 树断了，你怎么定位？`static_transform_publisher` 能解决所有问题吗？
4. 一个节点 CPU 占用 100%，你的排查顺序是什么？
5. `ros2_control` 的 controller 和 hardware interface 如何配合？
6. 如何设计一个可复现的 launch 文件？参数、命名空间、条件启动怎么组织？
7. rosbag 录制时如何避免丢帧？大文件怎么管理？
8. 多机通信时，时间同步为什么重要？你怎么做？

## C. SLAM 与导航（8 题）

1. 激光 SLAM 和视觉 SLAM 各自适合什么场景？边界在哪里？
2. 建图时出现“重影”，可能的原因有哪些？
3. AMCL 的粒子数、更新频率、激光模型怎么调？
4. Nav2 的代价地图有几层？`inflation_radius` 调大有什么副作用？
5. 机器人贴墙走、原地打转、频繁重规划，分别先看什么？
6. 动态障碍物场景，局部规划器怎么选？
7. 导航失败后如何自动恢复？行为树里怎么做？
8. 你如何评测一次导航系统的稳定性？指标是什么？

## D. 视觉与操作（8 题）

1. 相机内参、外参、手眼标定的区别？误差如何验证？
2. RGB-D 的深度图和点云有哪些常见噪声？怎么处理？
3. 抓取位姿估计有哪些路线？分别依赖什么输入？
4. 目标检测 mAP 高，但抓取成功率低，为什么？
5. MoveIt 2 规划失败，你会检查哪些环节？
6. 六轴臂的奇异点是什么？如何规避？
7. 力控 / 阻抗控制适合什么任务？需要什么硬件条件？
8. 你做过的抓取任务，成功率怎么定义？样本量多少？

## E. 具身智能与 VLA（8 题）

1. 行为克隆、强化学习、VLA 微调，三者的数据需求有什么不同？
2. 动作空间用关节角、末端位姿还是离散 token？各自优缺点？
3. 为什么很多 VLA 模型要预测 action chunk，而不是单步动作？
4. 跨本体数据训练时，如何做动作空间对齐？
5. 仿真里成功率 90%，真机只有 40%，你怎么排查 sim2real gap？
6. 遥操作数据采集，如何保证一致性和可复现？
7. 如何评测一个 VLA 策略？只看成功率够不够？
8. 如果让你在 4 周内做一个桌面抓放 demo，你会怎么拆计划？

## F. 工程与协作（8 题）

1. 讲一个你从需求到交付完整负责的项目。
2. 需求方不停改需求，你怎么处理？
3. 你怎么写一份让同事能复现的实验记录？
4. 代码 review 时你最关注什么？
5. 现场交付前，你的检查清单有哪些？
6. 出过一次什么事故？根因是什么？怎么防止复发？
7. 你如何估计一个机器人项目的工期？
8. 你最近自学了什么？怎么验证自己学会了？

## 评分建议

| 维度 | 权重 | 观察点 |
| --- | --- | --- |
| 工程基本功 | 30% | 能否说清原理、边界与失败模式 |
| 真机经验 | 25% | 是否处理过电源、噪声、标定、安全 |
| 系统思维 | 20% | 能否拆解软硬件与交付链路 |
| 学习能力 | 15% | 遇到不会的问题如何推进 |
| 沟通与复盘 | 10% | 表达清晰、承认不知道、能总结经验 |

> 只背概念、没有动手细节的候选人，在真机环节通常会暴露。