学习什么才能进入机器人学?[关闭]

我是一名专业的机器人研究顾问,在SRI国际和JPL等机构工作30年。

与计算机一样,机器人技术在 软件 以及 硬件 执行机构 和 .

如果你说“我想学电脑”,我会解释说实际上只有几个硬件工程师 设计 建造 物理计算机——大多数研究人员假设硬件和固件已经构建好,然后他们担心软件——如何使系统实际工作。

与机器人类似,制造硬件是机械工程师(设计结构和散热)的工作,电力电子工程师(指定电机)和计算机工程师(设计固件硅)的工作也很少。下一代机器人也使用工业设计师(使外部看起来很漂亮,内部配合得很好)。

研究领域 执行机构设计 包括有指的手;触手;蜂鸟和其他鸟类和昆虫的翅膀;有弹性的轮子;腿;高辐射区域的非电子设计;以及手术器械。

由于每部手机都装有摄像头,视觉传感器在这一点上大多是一个解决问题的方法。研究领域 包括智能柔性触觉皮肤、脑电波传感器和其他生物医学传感器。还有一些空间可以安装好的力传感器。它们属于材料工程、计算机工程、机械工程和生物医学工程领域。

控制理论 工程师。从傅立叶变换开始,这样你就可以理解z变换了。这个数学的学习曲线非常陡峭,而且职业也很少,所以要么你必须是天生的控制工程师,要么你应该让别人为你处理这些较低层次的细节。

信号处理 对于中低级别的传感器驱动程序,历来属于EEs的范畴。这项工作的方式,直至图像处理,这属于计算机科学,然后图像理解,这是在A.I.分支的计算机科学。

然而,正如我所提到的,硬件、固件和驱动程序都是制造细节,您只需解决一次,然后就可以永远销售。任何人现在都可以从货架上买一个乐高或一个biolodis工具包,然后开始使用马达。这不像2006,当时我们在JPL工作的富士通HOAP仿人机器人是50000美元的定制特价。

做 有系统吗?这完全是在软件领域。

控制从三维模拟器开始,依次是基于正向运动学;最终是反向运动学;动力学,如果你喜欢的话;以及物理引擎模拟。这里的数学以位置[位置+方向]为中心,最好使用[4x4]齐次坐标变换矩阵来表示。这些不是很难,你可以从任何一本计算机图形学教科书中得到很好的背景知识。请确保遵循后乘矩阵(post multiplying)的宗教,矩阵以右侧的列向量结尾;这允许您以能够理解的方式将基础到腰到肩到肘到手的运动学链接起来。早期的教科书建议使用行向量进行预乘,因为他们认为这不会有什么不同。是的。

当然,物理引擎需要相当好的物理知识。

更高级的处理是使用 人工智能 自然语言处理 在语言学和语音学方面也有联系。语音识别和语音生成又大多是信号处理,教的是EE和CS。 最新的进展是大数据,它使用统计学、贝叶斯推理和基础向量空间(从数学)。

祝你好运。我希望这能有帮助。

2006年最先进的仿人机器人系统设计[短片]: http://www.seqcon.com/caseJPL.html

非常高级的组件框图[图形]: http://www.seqcon.com/images/SystemSchematic640.gif

我强烈建议你调查一下 Artificial Intelligence for Robotics 在 Udacity ,这是一门非常有趣的课程,涵盖了软件和人工智能部分。阿尔索 Coursera 提供免费的在线机器人学课程,以及其他与机器人学非常相关和有用的课程。

机电工程和计算机科学。

控制理论是机电工程的交叉点。你会需要的。

如今,很多控制都是数字化的,因此电子工程和计算机科学将成为其中的一部分。

这是一个很大的领域。祝你好运。

作为额外的奖励,工业机器人学中使用的数学与游戏开发中的数学直接相关。在机器人技术领域,谁应该做什么并没有明确的界限。

对于那些对机器人感兴趣的人来说,机械电子学是当前的研究领域。它结合了机械、电气、控制和与机器人相关的软件。

在过去,我们来自许多不同的背景,机械工程师,电气,电子和软件。我是机器人制造商的应用工程师。我开始在航空电子,转移到自动化测试设备,然后到自动化材料输送系统,我成为一个机器人服务技术员和经理,然后转移到应用程序编程和培训。

最后一点,准备继续学习。这是一个不断变化和演变的领域。