博主是哈工大23届智能机器人班本科生
这学期初，我跟随舍友一同进入了一个具身智能方向的实验室小组，按着老师提供的学习资料自学了一段时间（详见【千粉纪念】我写博客的这一年结尾）。
2025年10月14号，也就是前天，老师和我们几个大三学生开了一个线上会议，了解我们的学习进度，并准备安排学长带我们做他们的课题。
我们有三个课题可选：
- 课题一：视觉辅助下的六轮足机器人跳跃控制
- 以多线激光雷达作为主要感知模态，推动移动机器人从"稳健行走"向"主动跳跃"的机动能力进化，其核心在于构建一套端到端融合感知、决策与全身控制的智能跳跃系统。
- 课题二：基于大语言模型与技能协议化的腿臂复用六足机器人分层决策框架
- 为腿臂复用的六足机器人构建高层智能决策系统，直接塑造通用机器人的"大脑"，其核心是建立一套从语言理解到物理执行的完整架构。
- 课题三：⾯向强化学习的激光雷达仿真与现实对⻬
- 构建⼀个统⼀的激光雷达数据处理与仿真框架，以解决强化学习在机器⼈应⽤中⾯临的Sim-to-Real迁移挑战。其核⼼是确保机器⼈在仿真环境中通过仿真激光雷达感知到的世界，与在真实世界中通过实体激光雷达感知到的世界，在数据层⾯具有⾼度⼀致的特性。
我毫不犹豫地选择了课题二，简单地说，因为通用性是我最迫切希望在机器人市场看见的，却迟迟未能实现的目标。
课题一看起来太过"现实"，现在市面上机器人公司都争相展示着机器人的运动能力（高难动作、抗干扰、越障），智能跳跃系统被他们开发出来似乎是呼之欲出的事，说不定只要多花些工夫，用现有的方法都能堆砌出一个像样的成果；课题三的研究地位又比较基础，主要是搭建一个框架，成果缺乏可见性，大抵不会让我觉得很"酷"。而课题二既足够前沿，又能产出很可观的成果，无疑是最吸引我的课题。
当然，选择这个课题对我来说也意味着承担最大的技术风险，但是何泰然（B站up主@WhynotTV）在他机器人博士前两年的总结中的一句话让我印象深刻：
你很难找到一个课题是一个机器人博士生可以做，而十个在公司里的机器人工程师做不了的事。
作为一个PhD，我不应该再去做那种我觉得大概率能work的工作，而更应该去做一些挑战学术界工业界普遍认知的课题。如果一个项目一开始的技术路线很清晰，并且我知道大概率一定能work，只是需要具体优化工程实现细节以及训练参数，那么我觉得这样的项目就应该交给工业界的工程师去做，学术界的职责应该是承担风险并且做出创新。
我便知道了我应该做的事，更笃信了我想要做的事。
因此，博客未来的更新计划也将以这个方向为准。对于具体的内容系列，我则需要在实践与交流的过程中逐渐明确，目前可以肯定的是【控制理论】系列因为学习优先级较低将暂时停更（为什么偏偏这个看的人最多啊）。
顺带一提，10月26号，我们学校的大创项目结题答辩之日后，我将发布一篇万字（不知道有没有，已经写了六千字了）的项目纪实（成果很废物，过程很丰富），敬请期待。
感谢大家的理解与支持。