常见 Q&A
😋我们为什么使用 C++ 而非 Python ？
C++ 是编译性语言，而 Python 是解释性语言，总体上执行效率、资源占用等要比编译性语言差很多。一些探索性或教育性的工作，侧重开发效率时，才会考虑使用 Python。而机器人的自动控制是个对实时性要求很高的落地工程问题，除了精度之外，运行时间效率是第一位的，其重要性远远超过开发效率。
以 SLAM（同步定位与建图）为例，几乎所有面向落地应用的开源 SLAM 工作，都是基于 C++ 的，Python 代码往往只服务一些外围工作，如测试数据的预处理、轨迹精度的评估等对运行时间不做要求的部分。
😎我们的工作对编程的要求有多高 ？
C++ 语言比较特殊，你可以说自己精通了 Java，但千万不要说自己精通了 C++。C++ 非常之博大精深，有数不清的特性，而且随着时间还会不断变化更新。不过，用不着学会所有的 C++ 特性，因为许多东西一辈子都用不到。
我们面对的主要是架构上的组合和维护，辅之以算法层面的开发，所以更关心如何有效地使用和实现各种相关的算法。而相对的，那些复杂的设计模式，我个人认为在我们的工作中是占次要地位的。你的主要精力可能会花在参数调试、矩阵运算、TF变换、点云处理、图像处理上面；你可能对并发、GPU 加速等感兴趣，也可以花点时间学 习；你还可能想用模板来拓展你的算法，也不妨一试。相应的，很多功能性的东西，比如说 GUI、网络通信等等，当你用到的时候不妨接触一下。
我们所需的 C++ 水平，大抵要高于你在书本上看到的那些示例代码。因为那些代码是作者用来向初学者介绍语法的，所以会尽量简单。而实际见到的代码往往结合了各种奇特的技巧，乍看起来会显得高深莫测。
总而言之，对 C++ 的水平要求应该是在教科书之上的。而且这个水平的提高，多数时候建立在你不断地看别人代码、敲自己代码的过程之上。它是反复练习出来的，并不是仅仅通过看书就能领会的。
所以，请尽早开始学习 C++，尽早开始使用 C++，才是研究机器人的正确之道。不要长期彷徨在自己的舒适区里犹豫不决，这样是没有进步的。
😂我们的工作为什么在 Linux 中进行 ？
有人问 Windows 行不行？这么说吧，如果你是一位机器人领域的大牛，并且具有超强的解决 bug 能力，你可以用 Windows 来开发，否则，非常不建议在 Windows 下编译，因为你早晚会被各种依赖库，各种 bug 搞崩溃。而且大部分的优秀开源工作都在 Linux 环境下实现，很多第三方依赖库在 Linux 下可以非常方便的安装。
之前没有接触过 Ubuntu，也不用担心。刚开始用命令行可能不太习惯，慢慢习惯后就会发现 Linux 的内在美。
况且，你也不想你机器人 mini PC 的 Windows 在赛场上自动更新了吧 :D
😴我们的工作对数学要求有多高 ？
主要是大学里学的：线性代数、概率论和微积分。
矩阵的运算。比如矩阵乘法、求逆等。
李群李代数。应该很多人没接触过，很重要，不过高翔的slam十四讲里面讲的比较详细了。
非线性优化问题。比如梯度下降、牛顿法、高斯-牛顿法、bundle adjustment 等。
有些数学可能很难，但基本上不需要我们自己去写。
😘我们为什么使用 ROS 2 而非 ROS 1 ？
省流：ROS 1 的生命周期即将结束，ROS 2 近些年快速发展，比较成熟了，ROS 2 的一些新特性利于我们的开发和调试工作。
🤔校内赛到底做什么 ？
仿真中的 Nav2 部署 + 亚博 ROS 小车上的 Nav2 部署。
仿真和小车由我们提供。