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应该学习哪些方面的知识,才能适应机器人研发的工作?

供稿:中国工控网 2016/3/1 10:55:02

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  • 关键词: 机器人研发 工业机器人
  • 摘要:本文针对“应该学习哪些方面的知识,才能适应机器人研发的工作?”的这个问题进行了讨论,供学习参考。


  这里有必要提醒各位注意一个技术人员容易忽略的基础事实:
  【机器人学是一门高度交叉的工程学科】为什么要说这个?是因为这里面有两个重要的词:交叉、工程。下面是分开讨论:
  【交叉】意味着机器人学涉及的知识范围非常广泛,上至院士,下至爱好者,没有能一个人搞定所有事的。中国学术界,一般来说倾向于把涉及的技术分为三大类:感知、认知、动作,近年来又补充了协同,这里简单介绍:
1.感知技术核心的是传感基础,其中包括了:传感器(各类传感器,基于什么原理的都有)、信号处理(核心使用的技术是各类滤波、多传感器融合等)、模式识别(视觉、语音、运动捕捉等)等等。
2.认知是理解环境的部分,现在主流的核心手段是(基于认知科学的)机器学习技术。人机交互的理解部分一般也放在这里。
3.动作是从事的人最多的部分,传统工业机器人几乎所有问题都在这里面。动作首先包括了机械、电子(拖动)这些看得见的部分,然后还包括了于控制理论为核心的运动控制,规划理论为核心的运动规划,
4.协同是后来被补充进体系的(暂定,未普遍接受),主要包括了网络化和多机器人。网络化大部分问题是工程性质的。多机器人则主要研究如果每个机器人单独决策时,如何全局最优等问题。
  【工程】机器人是工程学科,意味着你不能理科思维去学习他。你无法通过【学习基础理论=》推演出各种问题答案】这条路走下去,因为所有的研究都是基于【你的系统使用了什么设备】为基础的。所以搞这行的基础之一就是,你要知道你有什么可以使用的。
对于一般的团队,通常机电部分和软件算法部分至少是不同人的(普通嵌入式软件归机电部分,但复杂闭环之类的可能归算法)。对于一个具体的人来说,一般我们都会具体的区分这个人是做机器人哪部分的,而各部分之间的基础技术可能完全不同。
【问题来了】学挖掘机……恩,不,学机器人到底需要什么技术呢?看到这里题主肯定更迷茫了,这么多怎么学?实际上说,我们肯定不需要都学,这里给出一些典型的场景和搭配,名字都一般的俗称,给题主一些参考:
【搞系统的】通常指那些构建机器人系统的领军型人物,这类人是典型的工程师,知识结构以了解所有相关学科进展为基础。很多情况下,这类人才都是做各种填补空白的项目,擅长领域相关的分析。知识结构大多以机电出身,少有机器学习和软件出身。
【搞机的】机械、传动、电机(选型等)、液压、底盘等等技术为基础,是机器人系统的基础,也是国内几人领域的主力军。通常在扎实的设计能力上,要求有限元等分析手段。是很强调经验的类型。
【搞电的】嵌入式(包括其中的软件)、传感器、驱动、闭环控制(PID等)、滤波、通讯协议等等技术是必须的,尤其要求见过的东西多。
【搞软的】很不幸,这个比传统的软件概念大很多,除了通讯、UI之外,决策等算法问题通通都要这些人来解决。甚至基本的机器视觉、多机协作都要掌握。
==上面是工程型,下面是扩充的细分研究==
【搞导航】注意,很多时候说导航,解决的不是怎么从A到B的问题,而是定位问题:我在哪?核心技术大多数都是以贝叶斯滤波为基础的(比如卡尔曼等)。如果细分,则搞SLAM的和搞GPS+惯性+航迹的会分为两类。这些方向基本上独立构成问题,专精即可。
【搞规划】这个才是很多人以为的导航,简单版是路径规划,复杂的可能包括人的步态规划。这个方向往往没法完全独立,大部分研究的人还同时在各种平台上面做优化,需要有工程分析能力。
【搞控制】这个就不是简单的控制了,而是那些“领先科技20年”的高端控制问题,非线性什么的是至少的,需要强大的数学基础。通常是搞理论或是专注于某个具体复杂应用领域的人。
【搞识别】模式识别与机器人是千丝万缕的联系,很多搞识别的也都搞机器人。但基础知识和机器人学已经没什么关系了。
【搞动力学】机械的特殊进化方向,主要是由于其复杂性和在实际应用中大量使用的估算方法,所以变得只有高端应用和科研才会实际使用。
【搞智能】尤其以科大为代表,同样机器人最后不是唯一对象了。
还有很多很多,人数相对少些,就不多说了。注意后面的都是研究分化。还可以按特定领域分,这里就不列了。
  如果你打算搞机器人,那么最好首先在基础里面选一个,着重自己的,同时了解其他几个就好,如果有兴趣。可以细化方向。搞机器人没有严格上必须会的(或许英语是例外)。


审核编辑(王静)
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