东北大学机器人科学与工程学院机器人科学与工程专业考博复习需围绕学科前沿、科研能力与学术素养三个维度展开系统性规划。首先应深入理解学院在智能机器人、自主系统、人机交互等领域的重点研究方向，结合导师团队近年发表的SCI/EI论文（如《IEEE Transactions on Robotics》《自动化学报》等核心期刊），梳理出机械设计理论、运动控制算法、多机器人协同等核心知识框架。建议将《机器人学导论》（李洪波著）、《现代机器人技术》（王田苗著）等教材作为基础，重点突破运动学逆解、SLAM算法、强化学习在机器人中的应用等高频考点。

其次需构建"科研反推式"复习体系：通过学院官网公布的博士招生导师研究方向（如工业机器人、医疗机器人、特种机器人等），针对性收集近五年相关领域顶会论文（ICRA、IROS、RR等），建立文献知识图谱。建议采用"三色标注法"整理文献：红色标注技术难点，蓝色标注理论创新点，绿色标注交叉融合方向，同时记录关键算法流程图与实验数据对比表。例如在仿生机器人方向，需重点掌握Spring-Mass-Damper模型、柔性关节动力学建模等关键技术。

实践能力培养方面，应重点突破机器人系统设计、算法仿真与实验验证全流程。建议在ROS、Gazebo、MATLAB/Simulink等平台完成至少3个完整项目：如基于ROS的机械臂抓取系统（需包含路径规划、力反馈控制）、SLAM建图与导航算法优化（需提供定位误差分析报告）、多机器人协作实验（需包含通信协议设计与任务分配策略）。同时需整理实验数据时序图、误差曲线等可视化图表，形成可展示的科研案例库。

英语能力需采用"学术写作+专业听力"双轨训练，重点攻克技术文档阅读（如IEEE会议论文）、学术报告撰写（研究计划书、开题报告模板）等场景。建议精读近三年机器人领域Nature/Science子刊论文，掌握技术描述句式结构，同时通过Web of Science检索近三年与报考导师研究方向相关的CiteSpace知识图谱，积累专业术语表达。

最后需建立"三轮递进式"复习节奏：第一轮（3-4个月）完成知识体系构建与文献精读，第二轮（2个月）进行真题模拟与算法推导训练，第三轮（1个月）聚焦面试准备与科研计划撰写。特别注意关注学院近三年博士录取数据（如2022年录取平均分385分，报录比1:5.2），针对性突破机械原理（重点：连杆机构设计、机构运动分析）、自动控制原理（重点：状态空间法、自适应控制）等笔试核心模块。同时需提前联系报考导师，通过邮件提交研究设想（建议包含技术路线图、创新点提炼、实验方案设计），展现学术潜质。