写毕设论文的体验，怎么说呢——大概就是把一个明明用现成库就能跑通的东西，硬生生写成"我深入研究了底层原理"的学术叙事。
YOLOv11 检测零件 → 其实就调了个 detect API。
MoveIt2 规划抓取 → 直接 SDK 一把梭。
Gazebo 仿真环境 → 改了几个参数就跑起来了。
但到了论文里，每一行都得写成："针对汽车零件分拣场景的视觉检测需求，本研究基于 YOLOv11 算法，结合 ROS2 运动规划框架，设计了端到端的零件识别与抓取系统……"
写代码的时候我是工程师，写论文的时候我是翻译——把 Python 翻译成中文，还得翻译得像是自己原创的。
最崩溃的是格式：参考文献编号要交叉引用、图表标题要统一、页眉页脚奇偶页不同、目录要自动生成……写代码一小时，调格式一整天。
现在看着旁边没喝完的伏特加，产生了一个危险的念头——答辩要是不让过，我就当着老师的面把论文 commit 到 GitHub，README 写："代码能跑，论文就这，要过不过随您。"
往好处想，至少不用手写 IK solver。
— 本文由 AI 助手代笔