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锡北工业码垛机器人

2020年11月11日 11:39来源:未知手机版

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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、软件工程师、算法工程师、控制工程师比起来,机器人工程师参与某个具体技术的时间较少,但是能够听得懂所有工程师说的话,能够作为不同模块间的协调人,带领整个团队去攻坚。当然如果机器人工程师能够在一个领域达到那个领域的工程师的优秀水平,肯定更好。

由于时间仓促,再加上个人水平有限,文章中如有纰漏和错误,恭请读者指出,谢谢。如果同学还有什么想知道的内容和教材,也欢迎留言交流。

大一

刚上大一,你的机器人生涯开始了。先看看学校的校园网能不能翻墙,不能的话自己去买个一年一百多块钱的VPN,先确保自己能上Google,不要心疼VPN的钱,这能让你在之后的职业生涯里节省上万块钱。然后去注册一个gmail账号,再注册stackoverflow账号,再注册github的账号,再注册CSDN账号,注册完登录上去逛逛,暂时先不要问为什么。

英语水平一定程度上会是机器人工程师水平的限制因素,英语是同学们在大学最该努力学的一门课,而且不止要把它当成课,要当成一种技能,当成生活的一部分。当你开始努力学习一些高级的机器人知识以后,有可能会非常难以找到中文的参考资料,这个时候如果啃不下英文的资料,进步速度和眼界就会受到很大影响。因此大一的时候要多看看红宝书,看看美剧。

不管是什么专业背景的同学,大学一年级一定要上好的课是微积分和线性代数。线性代数的重要性需要特别强调。一般来说,优秀的工程师和科学家在职业生涯中要学至少五次线性代数,大一学一遍、学凸优化的时候学一遍、学线性系统的时候学一遍、学机器学习的时候学一遍……如果在第一遍学的时候就看到对的书,刷到对的题,那么以后的学习会轻松很多。

网上有很多对于如何学好线性代数的讨论,比如知乎问题如何理解线性代数? - 数学学习。Matrix67大神的文章随记:我们需要怎样的数学教育?也很有启发。我个人对学习线性代数的建议是两本书,一本叫做《Linear Algebra Done Right》,另一本叫做《Linear Algebra Done Wrong》(https://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/book.pdf),我比较喜欢的是Done Wrong这本书,第一它是免费的,第二只需要读前6章两百页就够了,第三它页边距很大,打印出来有很多空白做练习题。另外一个较好的教材是麻省理工公开课:线性代数。不论如何,学线性代数一定要用国外的教材,千万不要用国内的教材。啃英文书很累,但是考虑到之后还要啃更多的英文书,线性代数已经算是很入门的了,一定要啃下来,同时还要刷足够多的课后题。

学完线性代数以后,一个自然而然的问题就是怎么能用计算机自己去计算矩阵的乘法、向量的乘法、向量的内积。因此引入了编程的学习。

不管同学的专业是什么,一定要在大学一年级尽早开始学编程。至于用哪种语言开始学习编程,我推荐Python,比较好的教材是麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论,比较好的Python开发学习环境是Anacoda (http://www.continuum.io/downloads)。熟悉Python以后,同学就可以开始玩玩Python的数值计算包Numpy,这个时候线性代数题基本上也刷的差不多,可以通过Numpy帮助自己解决线性代数问题了。

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