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大疆技术总监：如何用六年成为一个全能的机器人工程师

机器人学的核心问题是做好和物理世界的交互。现在主流的机器人学分支里，处理与物理世界的交互的学科分为三类：传感器和处理算法；多刚体系统动力学控制；机器人自主移动。

智能机器人会成为未来世界的灾难吗？对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？人工智能将会怎样影响我们的生活？诸如此类的问题及文章早已屡见不鲜。但机器人控制如何入门？如何成为一个合格的机器人工程师？这类的问题似乎还没有一个最全面的答案。在机器人成为热门话题的当下，作为大学生，要如何制定一个高效全面的机器人学习计划呢？小编为广大机器人狂热粉推荐一篇大疆无人机智能导航技术总监杨硕的机器人工程师学习计划，或许读完本文可使机器人工程师学习事半功倍！

前言

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。

两年前，我在知乎回答【如何定义机器人？】的问题中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？回答中，我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎有哪些与控制、机器人等相关的quotes？的回答中提到莫拉维克悖论（Moravec#39;sparadox），谈到了机器人学里公认的难题是在物理世界中实现类人的活动能力。

把之前的回答再翻出来是为了支持以下观点：机器人学的核心问题是做好和物理世界的交互。现在主流的机器人学分支里，处理与物理世界的交互的学科分为三类：传感器和处理算法（激光雷达，多目视觉，融合算法）；多刚体系统动力学控制（工业机器人动力学控制和接触力控制）；机器人自主移动（locomotion不知道该怎么翻译，轮式、足式、飞行等移动机器人的研究）。建议对机器人学有兴趣的同学着重在这几个问题上面。

另外，根据世界第一的机器人教育机构卡耐基梅隆大学的机器人学博士的课程分类方式，机器人学有四个核心领域：

1、感知。视觉传感器、图像传感器、触觉和力传感器、惯导等。

2、认知。人工智能、知识表达、规划、任务调度、机器学习等。

3、行为。运动学、动力学、控制、manipulation和locomotion等。

4、数学基础。最优估计、微分几何、计算几何、运筹学等。

结合卡耐基梅隆大学的核心课程要求，我觉得我定义的机器人学核心问题算是基本没跑偏的。本文后面谈到的机器人项目都是以上述观点和课程要求为基础。

一些可能有争议性的观点：

1、机器人学是富人的活动。虽然工业越来越发达，但好的开发板和电机还是非常贵。如果要下定决心学习机器人学并且做出实物，你必须找到做实物出来的资金。要么是自己花钱，要么就得找学校的机器人社团，或者找什么愿意资助年轻人学习的贵人。另外现在没有任何一本完整的书可以教你怎么造一个四旋翼空中机器人或者大狗机器人，你需要参考十几本不同的教科书，这些书不管中文版还是英文版都很贵。

2、机器人学是屠龙之术。这话是Ninebot创始人说的。虽然最近几年，平衡车、扫地机器人、多旋翼飞行器让机器人学开始进入人们的生活，但是可行的商业应用还是很少，而且已有的机器人和理论都还很难解决好与物理世界交互这件事情。所以一定要确保自己在机器人学这个道路上同时练好了能去其他行当吃饭的技能，比如编程、机械设计和硬件设计。也要做好心理准备，接受自己有可能在学会屠龙之术以后几年都造不出对社会有用的东西的事实。

3、基于上述所说的观点，如果是已经工作之后才想要学习机器人的话，可能已经太迟了，因为很可能兴趣战胜不了客观限制因素。如果作为兴趣去学习，只能学到做巡线小车和舵机机械臂什么的，可能也满足不了中二病的创造欲。

个人认为机器人学是一个艰苦的道路，想要成为一个独挡一面的机器人工程师需要多年理论和实践的同步训练。理论学习和动手实践的过程还要互相排好时间表，在做某个实践项目的同时去学习最相关理论往往可以达到事半功倍的效果，但是同时那些不太相关的理论会看起来非常枯燥，因此如何妥善安排自己的实践项目也是很重要的事情。

这篇文章里我计划介绍一个电子工程、机械工程和计算机专业学生从大学一年级到研究生二年级的机器人学习计划，基本是我对自己过去学习方式的一个总结。按照这个方法来学习，能够成为一个能力全面，但是稍微偏软件一点的机器人工程师。这个六年的学习计划，估算下来，全年中每天在上课和完成课程要求之外要投入学习时间6-8个小时，这些时间一方面用于阅读课程知识的英文教材，一方面用于阅读其他学科的教材，一方面用于实践项目。

机器人工程师在大型项目里的定位类似于飞机系统里的总体设计师。和机械工程师、硬件工程师、