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五年级信息技术教案仿真机器人..doc 30页
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五年级信息技术教案仿真机器人.
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第一课?? 智能机器人登场教学目标：
1.了解当今种类繁多的机器人家族
2.认识机器人的本领
3.认识仿真机器人
4.了解真实的机器人
教学重点：认识机器人的本领
教学难点：认识仿真机器人
教学时间：一课时
教学过程：
一、导入新课
同学们，我们猜个谜语好吗？
早晨，我们吃过早点上学以后，它立即用吸尘器清扫房间，用洗衣机洗涤我们换下的衣服。电话铃响了，它马上拿起耳机，在一张便条上记下对话内容。门铃响了，它并不急于开门，而首先问来访者是谁，然后根据来访者的声音仔细辨别他是不是主人的客人，以此决定是否开门。做晚餐的铃声响了，它走进厨房，熟练地焖米饭、炒菜，为我们准备可口的饭菜。门铃又响了，一听那熟悉的声音，它就知道是主人下班回来了，马上开门迎接……你知道它是谁吗？生答，师总结。那么今天我们就来一起认识一下，我们的新朋友——智能机器人。
学生通过预习，查找资料来回答问题。
学生自己看书认识。
二、了解当今种类繁多的机器人家族。
同学们，你们知道吗？机器人技术作为20世纪人类最伟大的发明之一，自60年代初问世以来，经历40余年的发展已取得长足的进步。还有谁知道其他有关机器人的知识，说出来大家一起分享一下？生答。
三、认识机器人的本领
你想更多地了解机器人吗？你想探索机器人世界的秘密吗？让我们一起进入机器人世界，共同探索机器人世界的奥秘吧！老师给同学们几个网址大家一起去看看机器人到底有多神奇，let’s
机器人世界：
http://www.yc2z.com/sjdw/works/robot/In
机器人博览：http://www.kepu.com.cn/gb/technology/robot/index.html
?看到这么多有关机器人的资料，同学们你来想象一下，未来机器人长什么样子？会干些什么？好在课本上写下自己的想象。
下面，我们就一起认识一下我们身边的机器人朋友“智能宝宝”（展示机器人）
四、认识仿真机器人
我们将要学习的是仿真机器人。SVJC就是机器人的仿真系统，它是为仿真机器人定制的编程工具。宇航员遨游太空之前，都是先在虚拟仿真的太空环境下进行练习的。许多大型工程在动工之前，也都是在虚拟仿真的环境中进行测试论证的。SVJC就拥有一个功能强大的系统仿真模块，可以创建和真实的机器人功能相当的虚拟智能机器人。
师：展示智能宝宝的本领
1.单击 “打开”按钮。
2.选择C:SVJCsample中的“自由行走”程序，单击“打开”按钮。
3.单击 “仿真”按钮
4．双击“标准灭火场地”，进入系统仿真活动场地。
5．找到并单击智能宝宝，将它拖放到仿真活动场地中。
刚才我们学习了虚拟仿真机器人的一些知识，可能有些小朋友手中有真正的机器人，下面我们以“能力风暴”AS-MII型机器人为例向大家简单介绍一下。
五、了解真实的机器人
机器人的模样?
机器人各个部位?
同学们可以看书也可以看老师这里的机器人来观察分析一下。你能说出仿真机器人和真实机器人的相同和不同之处吗？
师总结：同学们今天我们认识了机器人及我们新朋友：“智能宝宝”，可算是收获不小。他的本领可大，这节课，你们先自己研究，下节课我们接学习他的本领。
学生对机器人有着很轻的神秘感，比较感兴趣。
第二课? 智能宝宝学唱歌
教学目标：
1、认识仿真系统程序编辑界面和仿真环境演示界面；
2、学会设置声音模块，让“智能宝宝”发出声音；
3、学会保存程序。
教学重点：学会设置声音模块，让“智能宝宝”发出声音
教学难点：学会保存程序
教学时间：一课时
教学过程：
师准备好机器人唱歌的程序，上课时播放。（演示）
同学们，我们上节课一起认识了我们的新朋友机器人——“智能宝宝”。大家听听这是谁在唱歌？唱得这么好听？（生答）
同学们你们想不想像老师那样也让你的“智能宝宝”会唱歌？这节课我们就一起学习一下，怎样让“智能宝宝”唱歌。
一、认识仿真系统程序编辑界面和仿真环境演示界面
1．在“发音”模块上单击鼠标左键，出现发音模块；
2．将发音模块移到主程序图标下，单击鼠标左键；
3．主程序图标和“发音”模块之间用箭头连接起来，就表示成功了。
4．在“发音模块”上单击鼠标右键，就弹出了设置对话框。
这是智能宝宝发音的时间，二分之一音符代表发音0.5秒，四分之一音符代表发音0.25秒……
设置好了之后，我们单击“确定”按钮，看看原来的发音模块现在有什么变化？
5．布置任务：
自己设置一个音符，发音时间为0.5秒。
“智能宝宝”练发声，让“智能宝宝”发出声音，必须在它的活动场地中才行。
二、学会设置声音模块，让“智能宝宝”发出声音
1．单击工具栏中的仿真图标。
2．单击“新建环境”按钮，进入系统仿真模块。
3．将“智能宝宝”拖到活动场地中，单击鼠标左键，“智能宝宝”就停在鼠标所在的位置，然后就会按照设置的
正在加载中，请稍后...我家孩子今年上二年级。想让她在暑假预习一下三年级英语，谁能给推荐一个好点的辅导学校啊？
12-06-15 &
我知道有个辅导学校不错。就是在百货大楼对过工商银行的三楼的彼岸教育，那边的精品小班最多才招十二个人，老师都很有教学经验，教学环境也不错。去看看吧
请登录后再发表评论!为什么说教育机器人教学是未来的教育的发展方向？
教育机器人教学发源于欧美，在欧洲人们把它称为MARKER创客；在美国，他叫做STEAM教育，并 纳入K12体系（美国基础教育的统称）；在亚洲日本、韩国、中国台湾地区比我们起步早，称之为‘ ROBOT机器人课’，用一个词概括它的综合性和高科技的含量，更便于孩子们理解并对其有浓厚的 兴趣。那么为什么说教育机器人教学是未来的教育的发展方向？
如今，很多发达国家的中小学教育将教育机器人教学纳为信息技术课程的一个部分。我国的教育机 器人教学也正在迎头赶上，已经有一些省市开始将机器人课程作为选修课进入课堂，在我们的北上 广深一线城市和很多的二线城市，教育机器人教学的校外培训机构都非常普遍！
2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》的出台，更好的促进教育机器人教学在全国范围内 的推广和普及！随着机器人课程逐渐地普及并走进中小学课堂，教育机器人教学对推进中小学素质 教育，培养中小学生的信息素养和技术素养，提高中小学生的创新能力和实践能力，具有重要的现 实意义和战略意义！
近年来，在人工智能的一些商用领域，中国企业突飞猛进，市场占有率从无到有，不断提高。正如 很多互联网大佬的判断，中国企业要引领全球人工智能发展，必须实现技术人才、管理人才的全球化。
所以不管是对企业来说，还是对于普通人来说，若不想被未来的“人工智能”时代所淘汰，就必须尽 早领悟这个技术，而引导孩子从机器人入手，无疑将是最明智的选择。
机器人课程，是一项综合多学科知识和技能的科技创新活动，它注重对青少年创新意识、动手能力 及综合能力的培养。它从简单的结构、机械、电子技术一直到通过电脑编程、微电脑控制的智能化 机器人形成了一个循序渐进的学习过程。
一、机器人课程是一个让学生更加自信的课程
无数个大小任务组成了机器人课程，对于每一位学生来说，无论他多么的不自信，也无论他的文化 学习成绩多么的不好，在机器人课程中都能够完成与他自身情况相适应的任务，进而增强他的自信 心。机器人课程让每一个孩子都会体会到：“我行”。
二、机器人课程是一个丰富学生知识、使学生适应时代要求的教育活动
机器人课程融合了电子、传感器、造型、机械、数学、人工智能等多学科知识，它不仅体现了对未 来科技发展的认识，也是培养新世纪人才的重要举措。比尔盖茨就曾预言说：“未来家家都有机器 人！”
三、机器人课程是一个让学生提升智能（智力）水平的教育活动
美国教育学教授霍华德·加德纳将人的智能（智力）分为言语智能、逻辑数学智能、空间智能、肢 体动觉智能、人际智能、自省智能、观察智能以及音乐智能这八个智能水平。除了音乐智能在教育 机器人教学过程中表现的不是很明显外，其它各个智能水平都可以教育机器人教学活动中得以体现 和提高，如：在向同学介绍自己的作品和撰写研究报告过程中提高言语智能；在程序设计和编写过 程中提高逻辑数学智能和空间智能；在动手实践过程中提高观察智能和肢体动觉智能；在协同合作 中培养人际智能；在失败的教训中提升内省智能等等。
四、机器人课程是一个让学生能力结构进一步优化和提高的教育活动
学生的能力结构通常有：想象力、创新力、创造力、实践能力、耐挫折力、思维能力，发现、分析 、解决问题能力等,而每个学生的能力结构通常都会参差不齐，有的动手能力强，有的创新能力强… …
教育机器人教学活动过程中可以让每一个孩子都能够充分发挥自己的能力特长，使该能力得到进一 步提升，同时，机器人课程通过采用各种学习方式更可以使其它相对较差的能力得到提高，使学生 得到全面的发展。
教育机器人教学，对于孩子的实践能力和创新精神来说是一个很好的载体。孩子通过机器人搭建及 编程，在这个过程中培养孩子对科学的兴趣，培养孩子的动手能力、团队协作能力。
21世纪作为高科技以及互联网技术引领的世纪，创新驱动发展，人工智能必将是未来的领军行业！ 在人工智能时代，智能机器人在许多岗位上将取代现有的人工操作，有的岗位甚至因为人工智能的 到来而彻底消亡。成长在人工智能时代中的孩子们，未来要在与智能机器人的比拼中不落下风，最 好的方法就是掌握智能机器人不可能具备的能力。例如创造力、沟通能力、团队合作能力。甚至， 掌握机器人编程的技能技巧，去操作和管理智能机器人。
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未来的机器人作文150字
小故事网 时间:
篇一：未来的机器人&&
　　未来的机器人脚底下有个吸尘器可以把走过的路变的干干净净，他可以带着人自由飞翔，它还可以折叠它还可以变成你想要的东西比如杯子、板凳...... 他身上有10个按钮，红的按钮是进入人的身体看病懒得按钮上变成炒菜锅炒菜。
　　如果你不开心的时候他会比你开心，你开心的时候他会比你更开心。
　　我以后要努力学习刻苦钻研，当上科学家研究这个机器人。
篇二：未来的机器人&&&
　　&叮零零&电话响了，&您好，刘博士，您做的多功能机器真是太好用了，请您给每个家庭都发一台。&我接到消息马上通知建造中心并发出指令......这一天，我坐在电脑前观看。
　　王奶奶腿脚不方便KDFUEJ&&00485（服务机器人）正在帮老奶做饭.洗衣.打扫卫生。
　　&啊！不好，这边又发生了一场车祸，还好有DKFSJEHF&&51555（施工机器人）急忙赶来,用长长的手把翻了的汽车重新翻过来，又把撞伤的人治疗。一会儿工夫就跟没发生一样。
　　我坐在办公室自豪极了！
篇三：未来的机器人&&
　　我未来的机器人 是一个很帅的机器人，有了这个机器人，你就不用担心明天什么温度、穿什么衣服，机器人头上的两根细线，可以感觉到温度，他会把室外的温度、湿度、风力和风向告诉主人，并帮主人准备好明天要穿衣服，妈妈每天要上班、做家务、做饭，非常辛苦。
　　这个机器人可以使妈妈摆脱困境，只要妈妈每天上班之前跟机器人说好想吃的东西和需要干的家务，机器人保证会完成的，这样妈妈就会轻松许多了！
篇四：未来的救护机器人&&
　　我想未来一定有这么个机器人：头戴护士帽，手上是针管，脚是吸尘器&&这就是救护机器人。
　　他的眼睛真有用。遇到得了病的人，就会自动扫描并判断得了什么病，加以治疗。
　　他的手真方便。体内有治疗各种病的药，再随着病人得的什么病，取药，再放入自己手上的针管里开始治疗。
　　不用担心电的问题。他脚上有一种小仪器，可以将吸进的废品加以利用，再经过三道工序便可成为电。
　　好哇！真是完美无缺的救护机器人呀！
篇五：未来的机器人&&
　　我想发明一种机器人，这个机器人有潜水的本领，它能下水找宝藏，能到山洞里寻宝藏，寻找到的宝藏不会独自占有，而会去给一些贫穷人们，让他们也富裕起来。 不用再向别人乞讨，不会被人欺负，还会和别人友好。
　　我还想发明一种会治百病的机器人，人们如果有了这种机器人，就不必担心发病了，每当谁有谁有病，这种机器人就会立刻赶到而且治好病，不花钱，有病不用担心。我要努力奋斗，我的理想学好知识，将来一定会实现的。
篇六：未来的机器人
　　我想制造一个机器人名子叫&会和我们一起玩耍的机器人&星期天的时侯和我一起玩耍，和我一起讲故事，当我睡觉的时后给我唱歌。有时侯就帮我们干活，我有时候什么题不会的时候这个机器人就会给我讲解，这个 机器人的大脑里有许多我们现在还没有学到的知识。这 个会和& 我们一起玩耍的机器人它只要吃一些垃圾就会自己充电，这样也能给我们减少垃圾。
　　我又给它起了一个名子叫&环保小卫士&这个名子好听吧。
篇七：未来的机器人&
　　未来的机器人是一种智能机器人，它的外形像一只可爱的小恐龙。它的牙齿不尖也不锋利，两只后腿是站起来的，两只手很敏捷让我想起了我的小狗狗。它会干的事可多了，洗衣服、擦桌子、洗碗、拖地、扫地&&，而且，这些家务可以同时做。
　　这样，妈妈就能得到解放了，可以用更多的时间来跳舞和健身。机器人还可以把障碍物清除，爸爸也不用那么辛苦了。这个机器人还是个数学老师。每当我遇到做不出来的题目，它都会教我。
　　那真是太好了！
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对作文的表态
01-0808-0511-2111-0607-2611-2509-1103-02我总结四轴飞行器 主要几种玩法吧：&br&1.玩硬件&br&2.玩软件&br&3.玩组装&br&4.玩遥控&br&现在的小四轴可玩性很强，放在口袋里，掏出手机遥控，想飞就飞了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/29b2accab0b19a3af82e4_b.jpg& data-rawwidth=&686& data-rawheight=&457& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&686& data-original=&https://pic1.zhimg.com/29b2accab0b19a3af82e4_r.jpg&&&/figure&&br&如果是用arduino 的开源飞控那就主要是调试参数，学习下姿态算法神马的&br&大四轴可以玩高大上的航拍 玩定高定点 &br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/a97dd2d0ca7a0e7e4d08ea_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic1.zhimg.com/a97dd2d0ca7a0e7e4d08ea_r.jpg&&&/figure&arduino 的开源四轴：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.multiwii.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MultiWii&/a&&br&如果LZ也想玩硬件的话，用STM32做四轴是个不错的选择&br&&ul&&li&crazyflie：&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bitcraze.se/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bitcraze&/a&&/li&&li&德国MK:&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mikrokopter.de/en/home& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MikroKopter o Home&/a&&/li&&br&&li&匿名四轴：&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.anobbs.com/thread-56-1-1.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&不思带你【从零开始】做四轴！！！(强势整理搬运版)&/a&&/li&&li&圆点博士：&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.etootle.com/product/flight-kit.html& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&圆点博士微型四轴飞行器&/a&&/li&&li&我的开源四轴：&a class=& wrap external& href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.wellmakers.com/430/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&四轴文章列表 从零做四轴飞行器&/a&&/li&&/ul&
我总结四轴飞行器 主要几种玩法吧： 1.玩硬件 2.玩软件 3.玩组装 4.玩遥控 现在的小四轴可玩性很强，放在口袋里，掏出手机遥控，想飞就飞了。 如果是用arduino 的开源飞控那就主要是调试参数，学习下姿态算法神马的 大四轴可以玩高大上的航拍 玩定高定点 ar…
（感谢大家的关注，更新福利放在最后~）&br&&br&上初中的时候，她在我隔壁班，个子挺高，长的挺美，然而并不认识。&br&&br&上了高中，有幸和她考了一模一样的分数，并且分到了一个班，而且她就坐在我前面。她确实挺漂亮，也很高挑，但是当时我比较内向，也专注于学业，所以对她还并未有感觉。&br&&br&这是高一时候演课本剧排练的视频里，截取的一张图，忽略当时手机的渣像素吧。穿绿衣服的就是她~（图片里的男生并不是我哦）&br&&figure&&img data-rawheight=&1406& src=&https://pic4.zhimg.com/dc1fc4c1cf_b.jpg& data-rawwidth=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&628& data-original=&https://pic4.zhimg.com/dc1fc4c1cf_r.jpg&&&/figure&&br&&br&然而有一天，她却主动加了我的qq，和我聊了起来。我发现，我和她有着类似的兴趣爱好：都喜欢看哈利波特，都渴望去迪斯尼乐园...... 之后，每到周末，她都会主动找我聊天。从别人口中我也听到，她挺喜欢我。但是，我还并不喜欢她，只是有些好感。&br&&br&我并不想告诉她，我不喜欢你，你不要再跟我聊天了。相反，我倒是挺愿意跟她聊天，越来越把她当成自己的朋友看待。她总会在点点滴滴关注着我。但是对于她给我过多的好，我却想要逃避。因为我知道，我并不喜欢她，她没有必要对我这么好。&br&&br&她坐在我的前面，每次老师发卷子，她都会帮我从一打卷子中整理好一份后再传给我。以至于我都不好意思了，给她写了个小纸条表示感谢。&br&&br&她字写得很好看（请忽略我丑陋的字体）~&br&&figure&&img data-rawheight=&2499& src=&https://pic1.zhimg.com/fc8e961af6a1fc86b216e4_b.jpg& data-rawwidth=&2821& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2821& data-original=&https://pic1.zhimg.com/fc8e961af6a1fc86b216e4_r.jpg&&&/figure&&br&还有一次，我正在玩cs online，打僵尸模式。玩的起劲的时候，她来找我聊天了。其实并不是很想中断游戏去聊天，但是又感觉她对我那么好，我也不好意思不理她。于是游戏里每死一次，就退回桌面跟她说一句话，然后再返回游戏继续玩。&br&&br&还有一次，她注册了个qq小号来跟我聊天，被我一眼识破，哈哈哈。&br&&br&每周就这么聊天，虽然她并未向我表过白，但是我却早已明白她的心意。一直到高二，分班考试后，我去了重点班，她留在了普通班。&br&&br&也许是班级不同拉开了距离，我发现自己竟然开始慢慢喜欢上了她。之后，也不知道怎么地，我俩就在一起了，还一起去看了一场电影（发现当年的电影票竟然比现在还贵。。）电影很无聊，但是第一次和喜欢的她一起看电影，十分激动。&br&&figure&&img data-rawheight=&3503& src=&https://pic1.zhimg.com/ff11c842d1a1198baded48_b.jpg& data-rawwidth=&2495& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2495& data-original=&https://pic1.zhimg.com/ff11c842d1a1198baded48_r.jpg&&&/figure&&br&在一起后，我没有因为她先追的我而放高姿态，反而我越发觉得她的好，也越珍惜她，连她的手都不敢拉一次。然而三个月后，她突然发短信告诉我，我们俩并不合适。我没有问为什么，也没有挽留，只是把头埋在被子里哭。&br&&br&到此为止，我的初恋就这么结束了，这是我人生中最甜蜜的三个月时光加上最后的猝不及防。&br&&br&&b&&u&所以我如何看待她呢？我觉得她是上天派来故意刁难我的。让我从一开始不喜欢她到后来慢慢离不开她，最后再彻底把我的心击碎。我并不怨恨她，相反我很珍惜这短暂的三个月。&/u&&/b&&br&&br&----------------------------------分割线-----------------------------------------------------&br&之后的高中生活，我没有再喜欢过别人，全身心的投入学习。但是我希望，以后能够找一个像她这样的女子为妻。&br&&br&但是我不得不承认，我依然喜欢她。在校园里见到她，我的心情都会泛起波澜。在排球场上打球，我都希望她散步走过时我能扣一个漂亮的球。&br&&br&高中毕业后，我以为以后可能再也不会见到她了。没想到的是，她和她闺蜜打算暑假去南京旅游，叫上我一起去。一开始看到她给我发短信说这件事时，我难以形容当时的激动，毫不犹豫的答应了。一周的旅行，我和她又重新做回了朋友。然而，我却更加纠结了。她到底还喜不喜欢我呢？如果喜欢，当时为什么要分手？重新在一起，会不会还是因为同样的原因分手？如果不喜欢，我向她表白，是不是连朋友都会做不了了？种种疑问之下，我向她的闺蜜求助，得到的答案是，重新在一起的可能性不大。再加上她对我也并不像当时追我时那样热心，于是，我就死了心了，还是一直做朋友吧。&br&&br&----------------------------------分割线-----------------------------------------------------&br&到了大一，我和她在不同学校不同省份。一开始还经常联系，后来慢慢就淡了。于是我和她都有了各自新的生活。&br&&br&直到大三下某天晚上，突然有些想她，便给她发了封qq邮件，说了下自己的境况，询问了下她的生活。一开始，并不觉得她会回我邮件，尤其是qq邮件，说不定都看不到。果然当天晚上并没有回我邮件。&br&&br&没想到的是，第二天她竟然回复我了。就这样，我们你来我往的发了几十封邮件，得知她来到了我上学的城市实习，并且马上要搬家。我就趁机提出帮忙搬家，她也很开心的同意了。此时此刻，我想，她不会还喜欢我吧？&br&&br&搬家那天，我特意穿了她最喜欢的颜色的T恤。那天我们聊得很开心，相约之后再见面。&br&&br&一周后，我又约她出来吃饭看电影，然后晚上又逛了好久，最后即将坐地铁分别时，她终于问了我一句：&br&&br&“你现在有女朋友么？”&br&&br&我愣了一下，但是心中大喜：&br&&br&“没有。”&br&&br&然后她直接挽起了我的胳膊说：&br&&br&“那走吧！”&br&&br&这么多年来第一次和她肢体接触，甚是激动。然后我们就又在一起了。&br&&br&所以本来是打算追她的，结果又被她追到手了，哈哈哈哈~&br&&br&&b&&u&所以我如何看待她呢？我只想说，追的好！&/u&&br&&/b&&br&再过四天就是我们第二次在一起的一周年了，提前说一声，一周年快乐~ &a href=&//www.zhihu.com/people/39be4f2abe5e454da06be8& data-hash=&39be4f2abe5e454da06be8& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@樱桃子& data-hovercard=&p$b$39be4f2abe5e454da06be8&&@樱桃子&/a&&br&&br&&br&----------------------------------彩蛋---------------------------------------------------------&br&她告诉我，高中时候之所以跟我分手，是因为在一起后，她突然慢慢害怕跟我在一起，见到我会有一种抗拒感。她也无法解释这种感觉。但是现在在一起，却不会再有这种感觉了。&br&&br&她告诉我，在高中分手后，她的理想丈夫依然是我这型的。所以我想找她这型的，她想找我这型的，最好的办法还是，两人重新在一起~&br&&br&她告诉我，高中毕业后，她其实也想跟我重新复合，只是一直在等我开口。然而我以为她不喜欢我。&br&&br&几个和我们相关的回答，可以了解一些事情的具体细节~&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&你一直暗恋的人突然反过来向你表白是一种什么样子的体验？ - fall-creek 的回答&/a&&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&你人生到目前为止演技的巅峰时刻是哪一刻？ - 樱桃子的回答&/a&&br&&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&有哪个生活瞬间让你怦然心动？ - 樱桃子的回答&/a&&br&&br&最后我们也一起去了上海迪斯尼，共同完成了儿时的梦想。&br&&figure&&img data-rawheight=&1024& src=&https://pic1.zhimg.com/20cfc6ecefd_b.jpg& data-rawwidth=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&768& data-original=&https://pic1.zhimg.com/20cfc6ecefd_r.jpg&&&/figure&&br&感谢大家的关注，和对我们的祝福！我也祝愿大家都能找到那个对的人~&br&另外我加张她的皂片，按照惯例脸部打码，图片未做任何ps~&br&&figure&&img data-rawheight=&1024& src=&https://pic2.zhimg.com/9b0e45b3afd66da6b909caa5493cab79_b.jpg& data-rawwidth=&768& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&768& data-original=&https://pic2.zhimg.com/9b0e45b3afd66da6b909caa5493cab79_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img data-rawheight=&1707& src=&https://pic2.zhimg.com/bc8eea6f2a3c_b.jpg& data-rawwidth=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic2.zhimg.com/bc8eea6f2a3c_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&960& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-07e508b9a8a5a3ea8ea20fe0c838e47d_b.jpg& data-rawwidth=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-07e508b9a8a5a3ea8ea20fe0c838e47d_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&961& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ffa673d2c07e65799cdf549e169a0797_b.jpg& data-rawwidth=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ffa673d2c07e65799cdf549e169a0797_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img data-rawwidth=&600& data-rawheight=&800& src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fc76d618a15340_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fc76d618a15340_r.jpg&&&/figure&
（感谢大家的关注，更新福利放在最后~） 上初中的时候，她在我隔壁班，个子挺高，长的挺美，然而并不认识。 上了高中，有幸和她考了一模一样的分数，并且分到了一个班，而且她就坐在我前面。她确实挺漂亮，也很高挑，但是当时我比较内向，也专注于学业，所…
&p&&b&互联网的下一波红利是什么，首先就要看国内外巨头公司在哪个领域投入力度大。&/b&&/p&&p&10月11日，阿里巴巴CTO行癫宣布，阿里巴巴成立全球研究院—阿里巴巴达摩院，3年投资1000亿人民币。该院由全球实验室，高校联合研究所，全球前沿创新研究计划三大部分组成。&/p&&p&研究包括：量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-c9c324e32daaa60e0591_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&720& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&720& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-c9c324e32daaa60e0591_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&其实重点就是AI，AI是什么，AI就是未来趋势，就是互联网红利。&/b&&/p&&blockquote&第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。&br&&br&第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。&br&&br&第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。&/blockquote&&p&引用来自&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.gov.cn/zhengce/content//content_5211996.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知（国发〔2017〕35号&/a&&/p&&p&&b&以上，除了看BAT、Google等趋势，互联网的红利必备的因素是国家政府的高度支持。&/b&&/p&&p&有朋友说AI是互联网泡沫，翠花认为要看远点，不要在一个行业初起时大谈泡沫！&/p&&p&听过市梦率吗？2000年互联网泡沫时期炒出来的概念。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-62b007c4e50acdd42cd4d7_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&634& data-rawheight=&461& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&634& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-62b007c4e50acdd42cd4d7_r.jpg&&&/figure&&p&互联网泡沫破裂之后就是“互联网冬天”，大部分投资者损失惨重，多数公司也没能熬过去，但是这个行业仍然在快速发展着，泡沫时期浑水摸鱼的公司被淘汰了，有实力的公司就此崛起。&/p&&p&更重要的是，互联网泡沫把社会资源和投资者的注意力引导进那个时期代表着先进生产力的行业里，即使这并不是他们的主观意志。&/p&&p&&b&不仅仅各大互联网巨头纷纷成立的研究院，布局人工智能，众多的新创企业也在靠着人工智能的创意应用获得风投。&/b&&/p&&p&比如房地产泡沫一旦破裂，会影响社会中的每个人，伤害经济实体的根本，这就是坏泡沫，比如美国的次贷危机。AI泡沫破裂，除了伤害最后接盘的投资人，留下的是理论，技术，市场以及产品的发展，都是有用的东西。&/p&&p&&b&物极必反，人工智能现在如日中天，总有给人一种不真实的感觉，但这就是互联网红利！&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-36ad9b01ab76baf9a9942b_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-36ad9b01ab76baf9a9942b_r.jpg&&&/figure&&hr&&p&感谢阅读！我是&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.proginn.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&程序员客栈&/a&的翠花，创业者/优质开发者/产品经理/项目经理来撩我吧?(? ? ??)&/p&
互联网的下一波红利是什么，首先就要看国内外巨头公司在哪个领域投入力度大。10月11日，阿里巴巴CTO行癫宣布，阿里巴巴成立全球研究院—阿里巴巴达摩院，3年投资1000亿人民币。该院由全球实验室，高校联合研究所，全球前沿创新研究计划三大部分组成。研究包…
本人码农，从六月开始正式接触机器学习（其实五年前的本科毕设就是在生物信息领域应用神经网络的项目，但是非常浅薄），深吸一口气，先要声明“人之患在好为人师”，我用的步骤只是适合我，下面的内容仅供参考。&br&&br&&b&第一步：复习线性代数。&/b&（学渣的线代忘了好多-_-||）&br&&ul&&li&懒得看书就直接用了著名的——&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//open.163.com/special/opencourse/daishu.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&麻省理工公开课：线性代数&/a&，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；&/li&&li&广告：边看边总结了一套笔记 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/zlotus/notes-linear-algebra& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - zlotus/notes-linear-algebra: 线性代数笔记&/a&。&/li&&/ul&&b&第二步：入门机器学习算法。&/b&&br&&ul&&li&还是因为比较懒，也就直接用了著名的——&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福大学公开课 ：机器学习课程&/a&，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标-&数学推演-&伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；&/li&&li&多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。课堂笔记在：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cs229.stanford.edu/materials.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CS 229: Machine Learning (Course handouts)&/a&，同样非常详细。&/li&&li&广告：边看边总结了一套笔记 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/zlotus/notes-LSJU-machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - zlotus/notes-LSJU-machine-learning: 机器学习笔记&/a&&/li&&/ul&&b&第三步：尝试用代码实现算法。&/b&&br&&ul&&li&依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习 | Coursera&/a& ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。&/li&&li&广告：作业参考 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises: Machine Learning by Andrew Ng from Coursera&/a&&/li&&/ul&&b&第四步：自己实现功能完整的模型&/b&——进行中。&br&&ul&&li&还是因为比较懒，搜到了cs231n的课程视频 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/playlist%3Flist%3DPLkt2uSq6rBVctENoVBg1TpCC7OQi31AlC& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CS231n Winter 2016 - YouTube&/a& ，李飞飞教授的课，主讲还有Andrej Karpathy和Justin Johnson，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。课堂笔记的翻译可以参考 &a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&智能单元 - 知乎专栏&/a&，主要由知友杜客翻译，写的非常好~&/li&&li&在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/cysmith/neural-style-tf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&cysmith/neural-style-tf&/a&）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph，不知道是不是我的幻觉……要注意的是讲师A.K的语速奇快无比，好在YouTube有自动生成解说词的功能，准确率还不错，可以当字幕看。&/li&&li&广告：作业参考 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/zlotus/cs231n& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - zlotus/cs231n: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (winter 2016)&/a& （我的在作业的notebook上加了一些推导演算哦~可以用来参考:D）&/li&&/ul&&br&因为最近手头有论文要撕，时间比较紧，第四步做完就先告一段落。后面打算做继续业界传奇Geoffrey Hinton教授的&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/neural-networks/home/welcome& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks for Machine Learning | Coursera&/a&，再看看NLP的课程 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cs224d.stanford.edu/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Stanford University CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing&/a&，先把基础补完，然后在东瞅瞅西逛逛看看有什么好玩的……&br&&br&PS：一直没提诸如TensorFlow之类的神器，早就装了一个（可以直接在conda中为Tensorflow新建一个env，然后再装上Jupyter、sklearn等常用的库，把这些在学习和实践ML时所用到的库都放在一个环境下管理，会方便很多），然而一直没时间学习使用，还是打算先忍着把基础部分看完，抖M总是喜欢把最好的留在最后一个人偷偷享受2333333（手动奸笑&br&&br&PS**2：关于用到的系统性知识，主要有：&br&&ul&&li&线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；&br&&/li&&li&高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。（评论中有知友提到概率与数理统计的重要性，我举四肢赞成，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。答主这里想要说的是，当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。比如最近做卷积的作业， 我手写的比作业里给出的带各种trick的fast函数慢几个数量级，作业还安慰我不要在意效率，岂可修！）&/li&&/ul&需要用到的编程知识也就是Matlab和Numpy了吧，Matlab是可以现学现卖的；至于Python，就看题主想用来做什么了，如果就是用来做机器学习，完全可以一天入门，如果想要做更多好玩的事，一天不行那就两天。（贴一个Python/Numpy的简要教程：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Numpy Tutorial&/a&，是cs231n的课堂福利。）&br&&br&我感觉机器学习的先修就这么点，记得Adobe的冯东大神也说过机器学习简直是21世界的黑科技——因为理论非常简单但是效果惊人的好。&br&&br&====&br&&br&既然提到好玩的，墙裂推荐 &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kaggle: Your Home for Data Science &/a&，引用维基上的介绍：&br&&blockquote&Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。这一众包模式依赖于这一事实，即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题，而研究者不可能在一开始就了解什么方法对于特定问题是最为有效的。Kaggle的目标则是试图通过众包的形式来解决这一难题，进而使数据科学成为一场运动。&/blockquote&
本人码农，从六月开始正式接触机器学习（其实五年前的本科毕设就是在生物信息领域应用神经网络的项目，但是非常浅薄），深吸一口气，先要声明“人之患在好为人师”，我用的步骤只是适合我，下面的内容仅供参考。 第一步：复习线性代数。（学渣的线代忘了好…
&h2&&b&&u&前言&/u&&/b&&/h2&&p&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。&/p&&p&两年前，我在知乎回答&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如何定义「机器人」？ - YY硕的回答&/a&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回答里&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&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？ - YY硕的回答&/a&我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&有哪些与控制、机器人等相关的 quotes？ - YY硕的回答&/a&中提到莫拉维克悖论（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Moravec%2527s_paradox& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Moravec's paradox&/a&），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。&/p&&p&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）。我建议对机器人学有兴趣的同学着重在这几个问题上面。&/p&&p&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（&/p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.ri.cmu.edu/wp-content/uploads/2017/01/COSAug2016.pdf& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&ri.cmu.edu/wp-content/u&/span&&span class=&invisible&&ploads/2017/01/COSAug2016.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&p&），机器人学有四个核心领域：&/p&&ol&&li&感知。视觉传感器、图像传感器、触觉和力传感器、惯导等。&br&&/li&&li&认知。人工智能、知识表达、规划、任务调度、机器学习等。&/li&&li&行为。运动学、动力学、控制、manipulation和locomotion等。&/li&&li&数学基础。最优估计、微分几何、计算几何、运筹学等。&/li&&/ol&&p&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。&/p&&p&一些可能有争议性的观点：&/p&&p&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。&/p&&p&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。&/p&&p&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&b&兴趣战胜不了客观限制因素&/b&。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。&/p&&p&&br&&/p&&p&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。&br&&/p&&p&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。&/p&&p&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。&br&&/p&&p&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。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&&u&大一&/u&&/b&&/h2&&p&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。&/p&&p&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。&/p&&p&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，&b&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&/b&，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。&/p&&p&网上有很多对于如何学好线性代数的讨论，比如知乎问题&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&如何理解线性代数？ - 数学学习&/a&。Matrix67大神的文章&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.matrix67.com/blog/archives/4294& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&随记：我们需要怎样的数学教育？&/a&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》（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.math.brown.edu/%7Etreil/papers/LADW/book.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&math.brown.edu/~treil/p&/span&&span class=&invisible&&apers/LADW/book.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&），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&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//open.163.com/special/opencourse/daishu.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&麻省理工公开课：线性代数&/a&。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。&/p&&p&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。&/p&&p&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&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//open.163.com/special/opencourse/bianchengdaolun.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论&/a&，比较好的Python开发学习环境是Anacoda (&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.continuum.io/downloads& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&continuum.io/downloads&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&)。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。&/p&&p&对任何人来说，Python是一把瑞士军刀，你可以用他干很多东西，比如自动回复邮件、自动收集信息。但是真要去造机器人，合适的工具并不是瑞士军刀，而是C/C++这样简单粗暴的锤子和螺丝刀般的工具。在学习Python学到一定程度的时候（比如你听说有一种叫做cython的东西），最好开始学习C，而且要强迫自己练习用C的一维数组和指针来实现矩阵的加法、乘法、求逆等操作。之所以有高级的Python或者Java（不要问我Java哪里高级了）这些语言以后我们还需要去学C，是因为机器人上常用的不是完整的电脑，而是计算量有局限的嵌入式系统，嵌入式系统开发基本只能用C或者更低级的语言。&/p&&p&学习C我个人入门用的是清华大学出版的《&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//product.dangdang.com/8880276.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&C++语言程序设计&/a&》。虽然这个书标题是C++，但其实没什么太大问题。不过国内的C语言教材都有个巨大的问题是不引导学生去用Linux。近年来更好的一个教材是&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//songjinshan.com/akabook/zh/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&songjinshan.com/akabook&/span&&span class=&invisible&&/zh/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&，这个网站的教材非常好，因为他教育学生用Linux环境作为程序编译的环境，而且还引入了一些计算机体系结构的介绍。&/p&&p&IT行业的程序员都会争论高级语言和低级语言哪个好，Linux和Windows哪个好，而对于机器人工程师来说，从现在到可预见的未来里，C是最好的语言，Linux是最好的操作系统，这都毋庸置疑。甚至对于Linux的发行版该选哪个，我们都是很少有质疑的：Ubuntu（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ubuntu.com/global& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The leading OS for PC, tablet, phone and cloud&/a&）。原因是机器人操作系统ROS（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ros.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ROS.org | Powering the world's robots&/a&）是基于Ubuntu开发的，因此在Ubuntu上运行最稳定。注意Ubuntu出了一个中文版叫做Kylin，个人感觉比较坑，建议大家不要装中文版。Ubuntu 作为一个开源操作系统，总是在快速迭代，2016年8月比较稳定的版本是14.04和16.04，建议同学安装14.04。&/p&&p&当你把C学得差不多，开始要学写包含多个头文件的程序时，一定要同时学习makefile的知识。这时候要上网去搜“Makefile详解”（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//tieba.baidu.com/p/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Makefile详解（超级好）_mingw吧&/a&）这篇文章看。&/p&&p&&br&&/p&&p&我自己在大学一年级的时候还学习了HTML和Javascript，到大一结束的时候已经能够熟练用Javascript手写一些动态页面。我个人觉得HTML和Javascript也是机器人工程师必备的技术，而不只是软件工程师的玩具。这是因为web技术实际上已经渗透到了编程的方方面面，比如json开始是Javascript里的一种object定义的方式，但现在已经成为了一种很标准的数据交互、参数配置的格式。另外AJAX能够帮助初学者理解一定的网络技术原理，而网络技术也是机器人工程师必备的技能。再者，制作GUI（图形用户界面）是常规debug的办法，而近年来一个流行的趋势是用webkit嵌入程序用HTML和Javascript作为图形界面的后端，而在机器人操作系统ROS（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ros.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ROS.org | Powering the world's robots&/a&）里，通过rosbridge可以非常方便地把机器人程序的数据传递到websocket上，这句话看不懂没关系，反正你知道学学HTML和Javascript很重要就是了。更重要的是，HTML文档背后的DOM (Document Object Model)深刻地体现了面向对象的思想。大学中的面向对象程序设计一般都讲C++，在我看来应该讲HTML和Javascript。这一点不细说了，如果同学们去学习HTML和Javascript，自然会体会到。学习HTML和Javascript比较好的资料是&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.w3schools.com/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&w3schools.com/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&，把网站左侧的“Learn HTML”、“Learn CSS”、“Learn Javascript”和“Learn JQuery”学完就行，别的部分还有很多花哨的技术，没有必要去学了。为了培养自己对Javascript的兴趣，可以上&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//threejs.org/examples/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&three.js / examples&/a&跪着看看热闹。&br&&/p&&p&以上介绍的这些知识点、书和资料应该在大一期间就全部看完，然后利用大一的暑假好好巩固这些知识。比如开始用HTML和Javascript做一个自己的个人主页，刷一刷编程的题目，学用Python的奇技淫巧（比方说做一个自己的个人主页）。另外还可以抽时间学学数学知识，比如开始看看代数和离散数学。我大一的时候看到了两篇文章，认识到了数学的重要性，一个是MIT的CV大牛林达华写的&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.douban.com/group/topic//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&[转]MIT牛人解说数学体系&/a&，另一个是前Goolge研究员吴军博士写的《数学之美》（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数学之美 (豆瓣)&/a&）。当时林达华还在MIT读博士，而《数学之美》还没有成书。两篇文章看完以后我感觉自己整个人对数学的认识上了一个新的层次，此后一直在注意提高自己的数学水平，几年下来觉得收益很大。在之后的介绍里我还会多次强调需要学的数学知识和对应的教材。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&&u&大二&/u&&/b&&/h2&&p&上大二的时候，你已经会了基本的编程知识和基本的数学知识。大二这一年应该投入在嵌入式系统的学习中，同时继续拓展自己多方面的能力。学校的机器人社团，比如做Robocon，RoboMasters的团队应该在招新了，赶快去加入，有了学长学姐的指导以及同辈朋友的鞭策，应该会进步的快一点。&/p&&p&大二应该掌握的技能：Solidworks画基本的机械图，基本的数字电路知识、数模转换，51单片机、AVR单片机、STM32单片机原理，UART、SPI、I2C、CAN等协议的原理和数据收发，STM32开发板的使用，电机转动和驱动的原理，PID的原理，调试四轮机器人底盘的移动，基本的传感器如陀螺仪、码盘、红外线、超声波的原理和读取方式，网络知识如配置IP配置路由器等，微电子焊接，金工技术。我在知乎回答&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&如果程序员每天都浅尝辄止地学一些不同的新技术，长久以往，人会变成什么样子呢？ - YY硕的回答&/a&里谈过机器人工程师需要的技能数量是IT行业全栈工程师技能数量的三倍以上，这些技能的基础都应该在大二开始积累。&/p&&p&如果同学们的专业是机械工程相关，那么大二的时候要深入学习solidworks做图，买机械加工手册学习各种机械的奇技淫巧。你的专业知识还不足以让你进行缜密的受力分析，不过你可以尽量多做一些机械结构出来感受它们的乐趣。&/p&&p&如果同学们的专业是硬件、电路相关，那么大二的时候要深入学习Altium Designer做图、制板、焊板。你要从现在开始，就给自己积累一个工作记录，可以就是简单的txt文件，记录你做过所有板子的bug、解决方案、学到的原理图、PCB layout的注意事项等等。积累很多年以后，你的这个工作记录会值很多钱。&/p&&p&学习这些技能的最好的方式，就是参加自己学校机器人社团的训练和方案设计。一般来说，学校的机器人社团招新之后会有训练和测试，让新人分组去做机器人，这个过程中如果愿意努力学，提高得会很快。如果你所在的大学是机器人比赛强校，比如西安交通大学，电子科技大学，哈尔滨工业大学，华中科技大学，东北大学等等（排名不分先后，没有提到你们学校名字的话我表示抱歉），那么你很幸运，你们学校的机器人社团有很好的积淀，有很多资源可以帮助你学习。基本上只要天天泡实验室，保证自己每天只睡6-7个小时（但还是要多去跑步、游泳保持身体健康），勤于向学长学姐请教，那么一定会提高得很快。&/p&&p&大二阶段特别要强调的是对动手能力的培养，包括机械材料的加工、电路焊接、制作导线和接头、连接路由器、配置网络、做网线等等。机械加工的工具有螺丝刀、锯、钻、锤子、车床、铣床、钻床，进阶选手可以学一下氧焊，这个比较危险，我没尝试过；电路焊接的工具有焊机、焊锡、洗板水、松香、吸锡器；制作导线的工具有剪子、剥线钳、夹头钳、网线钳各种钳；网络配置就是连连路由器插插网线，但是Linux系统下配置网络有时会非常麻烦，一定要多积累这方面的知识，因为将来你造的机器人多半会顶着一个无线路由器跑来跑去，甚至有的机器人上各个模块自己就能组起一个小局域网。这些技能的熟练掌握需要你花很多时间去做真正能用的机器人来练手。&/p&&p&对于该选择造一个怎么样的“真正能用的机器人”练手，最好的选择肯定是机器人比赛中的机器人。如果参加Robocon，你会跟着学长学姐们学着造有人那么高的巨大机械；如果参加RoboMasters，你会学着造比汽车还要灵活的机器人以及快速发弹的机构。其他一些小型的比赛比如飞思卡尔智能车，也是很好的训练，因为飞思卡尔智能车已经发展得很成熟，参加这个比赛的参赛资料就够学一阵子的，学完以后能够获得比较多的机器人技能。&/p&&p&如果没有太多学校机器人社团的资源，同学们还有一些小型的比赛比如挑战杯、大创比赛等等可以选择，以三五个人的小团队参与这些比赛。如果同学所在的学校连这些比赛都不组织大家参与，那就只好自己花钱了。国内开源机器人社区有很多资源可以利用来学习，比如自己买&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.makeblock.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Arduino STEM educational Robot kits Building Platform&/a&的各种开发套件做简单的机器人。Arduino的开发环境可能有些人不喜欢，因为它对硬件做了一级封装，如果更希望接触到单片机的本质，可以自己买STM32开发板学习。俗话说，没有什么嵌入式系统是一块STM32实现不了的，如果有，就用两块。STM32是ARM Cortex-M家族中最为广泛应用的一款单片机，在网上也有很多的教材和开发板可供选择。在国内著名的电子论坛&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.amobbs.com/forum-3020-1.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&STM32/8 分论坛帖子清单 (amoBBS 阿莫电子论坛)&/a&上，有很多参考资料，有问题也可以在这里和大家讨论学习。&br&&/p&&p&如果你很想参加机器人比赛，身边也恰好有一些志同道合的小伙伴，但是学校不支持。没关系，来找我，我尽量通过大疆的关系说服你们学校支持你们参加RoboMasters。&/p&&p&虽然你是以机器人比赛为主线在探索机器人技术，但是要时刻记得，机器人比赛给你的理论方面的训练很差，还会让你养成一些坏习惯，比如凡事都希望用一些糙猛快的办法来解决。由于通常整个团队都没有太多的项目管理经验，到比赛前一段时间才会加紧功夫去做机器人，很多时候就会用“山寨”的办法去处理机器人的故障。比如说某个承重结构用久了会弯，为了赶比赛的进度，就拿锤子敲直了、再加一条辅助的结构在旁边继续用，而没有细致地去做建模、受力分析，思考是什么原因导致承重结构会变形。再比如说调PID参数就是生调乱改，而没有基于机器人的动力学模型去估测参数的大概范围。&/p&&p&大二的暑假，有可能你跟着学校的机器人队参加了一些机器人比赛。这是一个反思总结的好时机，为什么机器人队取得了这样那样的成绩？整个团队怎样才能更有效率？明年如何继续招新？暑假要把时间花在技术积累上面，这个时候可以回头思考思考之前准备比赛时用糙猛快的办法解决的问题如何能够细致地去解决。&/p&&p&如果大二的暑假没有参加机器人比赛，可以做一个舵机机器人，比如6条腿的蜘蛛，比如码垛机器人。舵机是机器人工程师的好朋友，一定要好好掌握。&/p&&p&另外你其他方面的能力也不能落下。大二结束的时候，你的Linux应该用的很熟练了，除了makefile，你也用起了cmake。你也应该开始理解Github存在的意义，因为你已经上去读了很多别人的代码，你也把自己的一些课程设计和小项目放在了Github上面。另外大二基本上了本专业一些比较难的基础课程，比如自动控制原理、机器学习、概率统计、材料和力学等课程，同学们会看到这些课程里又用到了线性代数和微积分的知识，以及建模的知识。这时候可以把大一的物理、线性代数和微积分再翻出来看看。&/p&&p&同学的学校应该给大二到大三的学生有开设面向对象的程序设计，一般用Java或C++教授。在面向对象的程序课里面，一定要积累3000行左右的代码的开发经验。经典的面向对象程序设计的练习通常是写游戏，比如俄罗斯方块，吃豆人等等，一定要自己能够做到完全手写一个完整的项目出来。&/p&&p&另外你可以开始学习Matlab当中的神器Simulink了。在大二这一年的学习中，你可能在不少课程里多多少少用到了Matlab。假设你已经在我的推荐下喜欢上了Python，你可能会觉得Matlab的计算工具没有比Python强多少；假设你自己在别人的推荐下喜欢上了mathematica（&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&Mathematica 到底有多厉害？ - Wolfram Mathematica&/a&），你可能会觉得和Mathematica这种神一样的语言比起来，Matlab弱爆了。但是要注意的是，Matlab最强大的工具是Simulink，通过它你几乎可以仿真一切的物理系统和控制系统。我建议同学可以通过Simulink实现一个倒立摆，然后理解Matlab的强大之处。对此我强烈推荐一个很好的教材（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php%3Fexample%3DIntroduction%26section%3DSimulinkControl& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=Introduction§ion=SimulinkControl&/a&），它详细介绍了一些经典的控制系统如何分析以及用Simulink实现。然后我再强烈推荐一个讲Simulink里面一个更加和物理仿真贴近的工具Simscape（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mathworks.com/help/control/examples/control-of-an-inverted-pendulum-on-a-cart.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Control of an Inverted Pendulum on a Cart&/a&）的文章。阅读并实现了这两篇文章里的内容，同学应该会对倒立摆有了比较深刻的认识。倒立摆是机器人学中一个非常重要的模型，因为火箭、导弹、双足机器人、四足机器人，基本都是倒立摆的变形。你自己实现出来的simulink模型一定要存好，以后可能还会再拿出来仔细看。&/p&&p&如果你按照我之前说的方法探索了一些HTML和Javascript的技术，那么JQuery，bootstrap，AngularJS你已经多多少少知道是怎么回事了。web后端的技术，比如PHP和MySQL，也可以了解一下，LAMP要学会怎么配置。如果有同学找你帮忙写小网站，尽量去帮个忙，帮别人做网站是提高自己系统编程能力的好练习。在做网站的过程中你可能还会顺便学一学如何用Photoshop和Illustrator让网站显得更漂亮。这些技能有最好，没空学也没关系。&/p&&h2&&b&&u&大三&/u&&/b&&/h2&&p&大三开始的时候，你可以在学校的机器人队里担任重要角色了，或者能够带领一个小团队参加小型的机器人比赛。你在系里甚至院里都小有名气了，可能有的人叫你大神，有的人觉得你技术还不错。但是一定要记得你现在的水平放到别的地方应该不算什么。每年我都往大疆的RoboMasters夏令营招进100个和你现在的水平相当的同学。&/p&&p&&br&&/p&&p&大三一定要培养出自己一个人独立造出一个完整机器人的能力，比如一个Robocon水平的机器人，或者一个RoboMasters的战车，或者一个四旋翼飞行器。&/p&&p&&br&&/p&&p&Robocon水平的机器人，涉及大量的机械设计，单片机开发，电机驱动的开发，码盘和超声波等传感器的读取，底盘运动学的计算，PID调试，任务调度逻辑的调试，舵机控制。RoboMasters的战车的机械部分简单一些，但是还需要进行云台的控制、发弹系统的控制、功率控制等方面的知识，另外你也可以不搞这些部分，学习学习视觉识别和自动打击，那么就要开始研究OpenCV（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//opencv.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenCV | OpenCV&/a&）了。&/p&&p&四旋翼飞行器的机械部分最简单，但是算法比较复杂。对于大三学生来说，从零开始一步到位写一个稳定的飞控比较困难，因为飞控里面有很多细小的知识点要注意。目前我没有发现什么比较好的书籍推荐，已有的一些关于四旋翼系统的书要么太浅（上来就教你焊电路），要么太深（上来就教你state estimation），听说 &a href=&https://www.zhihu.com/people/liu-top& class=&internal&&@Liu Top&/a&的exbot小组在写一个教材，我是非常期待的。学习四旋翼飞行器有下面几个步骤：&/p&&p&&br&&/p&&p&第一步：自己调一个小四轴飞起来&/p&&p&现在开源社区的人言必pixhawk，其实我觉得从学习的角度来说，pixhawk太贵，而且不适合学习，我比较推荐的是 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//chiplab7.taobao.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&首页-第七实验室&/a& 这家淘宝店卖的STM32F405飞控，买回来以后自己再随便买个机架（比如大疆F450）、接收机和遥控，就能按照飞控板附带的学习资料、调试软件飞起来。&/p&&p&&br&&/p&&p&第二步：看硬件图、读代码&/p&&p&chiplab7的飞控板附带一大堆学习资料，对加速度计、陀螺和磁感计都有很仔细的解释，硬件链路图也很详细。chiplab7淘宝掌柜的又很认真负责，我学用的时候，发现代码有bug和看不懂的地方，都可以直接找掌柜问。&/p&&p&&br&&/p&&p&看完代码以后，对一个飞控系统的基本模块：姿态解算、控制解算、混控输出、遥控器处理、嵌入式处理就很明白了。然而这里面有很多技术是需要另外学习的。除了基本的嵌入式编程以外，还有要把大二大三学的信号处理方面的知识再捡起来看看。因为飞行器在空中有振动，会让加速度计产生噪声，为了把这些噪声去除掉，需要对加速度计给出的信号做低通滤波处理，如何选择滤波器的参数呢？如果滤波滤得太狠，延迟就会比较大，对控制的表现会有影响；如果滤波滤得不够，可能会有一些低频的噪声偶尔会出现，导致加速度计的观测不能用。另外最重要的是要理解姿态解算和控制解算这两块知识。chiplab7的飞控板的代码采用的是最简单的互补滤波算法做为姿态解算模块，然后控制解算是对欧拉角的三个角度做闭环PID控制，基本都是基础的基础了。&/p&&p&&br&&/p&&p&第三步：小修小改加深理解&/p&&p&chiplab7的飞控是靠气压计定高的，飞行效果非常奔放。这时候可以淘宝买个20块钱的超声波模块，然后自己写个高度环去稳定飞控的定高表现。&/p&&p&&br&&/p&&p&我觉得这个过程至关重要，因为高度控制相对来说是个比较直观理解PID控制的方式，而且chiplab7的飞控加高度控制非常好加。工作量不大，因为改善效果很显著，所以可以让人很有成就感，加深继续学习的乐趣。&/p&&p&&br&&/p&&p&第四步：理解核心的数学和控制知识&/p&&p&这一部分大三是肯定来不及学的，但是我还是在这里列出来，因为这些知识你之后都需要慢慢学，我也会在之后不断重复提到这些知识点。&/p&&p&姿态解算和控制解算涉及的知识有：&/p&&p&1. 刚体姿态的表示、运动学方程和动力学方程。主要是对牛顿-欧拉方程的认识和理解、刚体姿态的欧拉角表示法、姿态与角速度的关系等等。&/p&&p&这部分说复杂不复杂，说简单也不简单，我同样是没有找到一本完整的书全都介绍过的，是学了好几个不同的书和论文以后搞明白的。现在看起来是从维基百科入手比较靠谱。&/p&&p&2. 自动控制原理。讲PID的书和文章就多了去了，没有太多复杂的书。&/p&&p&3. 线性估计基本原理。其实就是互补滤波：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.pieter-jan.com/node/11& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Reading a IMU Without Kalman: The Complementary Filter&/a& 。拿这个关键词百度各种搜就会了。&/p&&p&第五步：重头开始造轮子&/p&&p&知乎著名网友vczh曾经说过，学习要抱着勇于造轮子的心态才能进步。所以在熟悉了别人飞控基础上，可以自己重头造一个飞控的轮子。可以自己从芯片开始重新画一个飞控板，读读STM32的芯片手册、读读各种传感器的芯片手册，自己手画一个飞控的原理图、做PCB layout、制板自己焊元件，全套花不了1000块钱，能够加深很多对硬件的理解。这一部分如果大三没空，也可以不搞了。&/p&&p&&br&&/p&&p&制造整个机器人的过程中要特别重视文档的积累。在你大三末期，你可能随着学校的机器人队备战比赛，你可能主力负责一台机器人。你应该自己列一个excel表格，把机器人用了几颗螺丝，几根导线，每个零件的规格是什么，都列出来。这个表格一方面可以用来帮助团队管理机器人的物料，一方面也是你自己的经验技术积累，将来你做的其他机器人可能多多少少都是Robocon、RoboMasters机器人的变形。&/p&&p&另一个积累是建一个自己的buglist，buglist包括什么呢，可以像冷大这样：&a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/?from=profile_answer_card& class=&internal&&做控制、机器人等算法工程师是怎样一种体验？ - 冷哲的回答&/a&，就简单把一些自己的发生过的问题和最后的解决办法罗列下来。比如说“杜邦线接插位不稳固容易脱开，接好后应该用电工胶布再裹一圈”，“外发给淘宝加工的机械图纸，要特别注意和加工商沟通有没有漏掉一些细节，如沉头螺丝孔，关键的倒角”等等。你也可以帮其他机器人的问题也做这样的记录。buglist可以就是一个简单的文本文件，如果你一直往里面积累自己工作中的记录，等你将来工作了，这个文件可能会值很多钱。&/p&&p&&br&&/p&&p&大三的时候学校应该会开设软件工程的课程。不管你是不是这个专业，上不上这门课，都应该主动去听一听，甚至跟着课程的设计作业一起做一做。软件工程我觉得是机器人工程师必须具备的意识，因为一个机器人系统里涉及大量的硬件系统和软件功能，软件的部分往往还会涉及不同的语言、不同的编译环境、不同的开发工具链。几个人合作的话，大家的专业背景、编程习惯都不相同，这就导致不同的代码和模块之间的协议沟通非常复杂，必须尽早用UML和其他软件工程的工具帮助团队理解和互相沟通。&/p&&p&大三的时候学校应该还会开设操作系统原理和嵌入式系统原理的课程，而大二的时候讲过计算机组成原理（所谓的微机原理）。从大三开始同学需要开始体会实时操作系统和非实时操作系统的区别、原理以及使用时需要注意的地方。这是一个比较杂的知识点，我目前没有找到很好的教材去介绍。在STM32上，有freeRTOS，uCOS，Vxworks这么几种实时操作系统；Linux是一种非实时操作系统，但是可以通过打补丁变成实时操作系统。这些操作系统的细节在机器人开发中都会多多少少被涉及到，同学们可以随时上Google和CSDN去查大神们的介绍。&/p&&p&另外特别重要的一点是机器人系统里的嵌入式平台都有烧坏的可能性，有可能在某个嵌入式Linux平台上面辛辛苦苦写了一个多月代码，这个平台突然烧坏了，代码也就丢了。因此你的机器人如果有嵌入式Linux系统在里面，一定要尽早顶起来路由器，代码定时提交SVN或者git。&/p&&p&大三的暑假你可能会作为学校机器人队的主力去参赛了。备战比赛和参赛是一件磨练心性的事情。我在学生时代体会过和胜利擦肩而过的痛苦，体会过没机会再来一年的遗憾；也在负责大疆RoboMasters比赛的过程中被那些痛苦和遗憾的学生当做发泄的对象，非常有感触。我觉得参加机器人比赛，很努力，然后失败了，是一件让人快速成长的事情。同学如果有机会，一定应该参加至少一届机器人比赛。&/p&&p&大三的暑假你也可以选择来参加大疆的RoboMasters夏令营，关于夏令营大家可以看这个知乎问答了解更多：&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&参加Robomasters 2016夏令营是怎样一种体验? - DJI 大疆创新&/a&。每年我们都在全国范围内寻找有一定技术基础的学生，让他们一起分组做一个自动机器人的挑战。这个夏令营，作为组织负责人，不谦虚地说，我觉得应该是全世界范围内最好的技术类夏令营。&/p&&p&大三的暑假有一件很重要的事情就是思考自己大四应该干什么。一般来说，你现在的能力保本校研究生肯定没有问题，当然你也可以选择考其他学校的研究生或者出国留学。虽然说你现在能力已经很全面了，但是你还需要2-3年的时间全面提升自己更多的能力，才能迈向卓越之路。不管是出国还是保研，最重要的目的是给自己争取到未来2-3年能够在一个优秀的环境中安心提升自己，有比较好的学习资源，能够参与到一些不错的项目中去。可能其他有些行当，出国留学始终是比在国内待着更好的选择，但是机器人行业并不是这样。我们国家这两年在机器人方面提高也很快，而且我们国家现在比较有钱。就像我开始说的那样，机器人是富人的活动，现在你在国内也能找到一些很有钱的实验室可以造比较牛逼的机器人。另外国外很多比较强的机器人公司也都在做比较敏感的军方项目，去找实习可能比较受限制。&/p&&p&出国去学机器人学方面的知识你有很多不错的选择，比如世界第一的机器人研究院卡耐基梅隆大学，或者麻省理工学院的CSAIL实验室。北美传统计算机四大名校（麻省理工学院，卡耐基梅隆大学，斯坦福大学，加州大学伯克利分校）里，除了斯坦福大学热火朝天在搞人工智能以外，其他几个学校的机器人研究都很不错。除了四大名校，你还有很多其他的选择，就像我开始说的那样，机器人是富人的活动，如果想接触到最好的机器人资源，你要选择有钱的实验室，而不是有名的实验室。&/p&&p&另外你还需要在大三的尾巴上选定自己将来的细分研究方向，而且开始往这个方向深挖，也就是我在文章开始提到的感知、认知、行为几个方向。当然同时你也不能放松其他方面的知识，尤其是数学基础。我在大三的暑假专门找数学系的同学给我开了个数学小讲座，学习了一点抽象代数的知识，对我后来学习密码学帮助很大。同时我也读了一些拓扑方面的教材（有一本很神奇的书叫做Topopogy Without Tears &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.topologywithouttears.net/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&topologywithouttears.net&/span&&span class=&invisible&&/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&），这样才理解了为什么数学分析要用奇怪的符号去解释一些看起来很浅显的道理。&/p&&p&大三阶段的机器人工程师该学什么基础数学是众说纷纭的，在我看来，你要基本掌握“群是什么”，能够用代数的眼光去证明&det(AB) = det(A)det(B)&，还要能理解“用一张纸就可以变出克莱因瓶”（当然是在四维空间里）。另外，你这个时候也要能够意识到自己需要再学一遍线性代数。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&&u&大四&/u&&/b&&/h2&&p&大四开始了，你可以开始深挖自己的研究方向，同时也要开始学一些高级一点的通用技术和理论，这时候你和一般的机械、电子、计算机学生就不太一样了，你虽然也在狂编程，但也在狂学习物理和数学。通用技术包括ROS，simulink，gazebo和Vrep等工具。通用理论包括，再学一遍线性代数，学学凸优化、数值计算、旋转表示法等方面的知识。这些知识你在大四仅仅只能开一个头，因为你的大四要实习、毕业、考研、毕设，你会非常地忙。有些人会在大四进实验室和老师发论文，我个人觉得发论文这件事没必要操之过急。你的整个大学期间应该用在广泛涉猎各种各样的知识上面，而不是深入某一个细小的研究问题。&/p&&p&大四可以开始读一些著名入门书籍，我把这些书不分先后地列出来，你没有必要全部去读，而且每本书先读前几章就够了，能读多少尽量读多少。&/p&&p&1. 概率机器人学，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.com/Probabilistic-Robotics-Intelligent-Autonomous-Agents/dp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&amazon.com/Probabilisti&/span&&span class=&invisible&&c-Robotics-Intelligent-Autonomous-Agents/dp/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&2. 凸优化，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//web.stanford.edu/%7Eboyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&web.stanford.edu/~boyd/&/span&&span class=&invisible&&cvxbook/bv_cvxbook.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&3. 线性系统理论，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.com/Linear-System-Electrical-Computer-Engineering/dp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&amazon.com/Linear-Syste&/span&&span class=&invisible&&m-Electrical-Computer-Engineering/dp/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&4. Multiple View Geometry in Computer Vision，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.robots.ox.ac.uk/%7Evgg/hzbook/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Multiple View Geometry in Computer Vision&/a&&/p&&p&5. 线性估计，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.amazon.com/Linear-Estimation-Thomas-Kailath/dp/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&amazon.com/Linear-Estim&/span&&span class=&invisible&&ation-Thomas-Kailath/dp/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&6. 《机器学习》，周志华老师的书。&/p&&p&7. An Invitation to 3-D Vision，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.eecis.udel.edu/%7Ecer/arv/readings/old_mkss.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&eecis.udel.edu/~cer/arv&/span&&span class=&invisible&&/readings/old_mkss.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&8. Modern Con