لى فنغ شبكة AI تقنية مراجعة مقال صحفي مستنسخة من العام رقم ناو، مؤلف تشيو قوية، يؤذن AI تكنولوجي ريفيو.

أنا أطلق على جيثب على الروبوتات المصدر المفتوح دليل الدراسة الذاتية، والعنوان هو: الشبكي: //github.com/qqfly/how-to-learn-robotics.

أول رقم الإصدار في القضية علنا:

دليل

• صفر قبل تمهيد

• I. مقدمة

• II. قبل المعرفة

• III. الشروع في العمل

• IV. الممارسة

• 4.1 الأيدي

• 4.2 بنسلفانيا الروبوتات التخصص

• 4.3 ROS

• V. المتقدم

• 5.1 الرياضيات

• 5.2 الروبوتات الحديثة

• السيطرة 5.3

• 5.4 تخطيط الحركة

• 5.5 آلة التعلم

• 5.6 التسليح التعلم

• 5.7 الورقة الأخيرة

• سادسا التنين كويست

• سابعا المراجع

صفر قبل تمهيد

العديد من الصيغ الواردة في هذه الوثيقة، لسهولة التحرير، ويستخدم الكتابة شكل في اللاتكس. ومع ذلك، جيثب تخفيض السعر لا يدعم مطاط، لسهولة القراءة، ننصحك باستخدام متصفح كروم، وتثبيت المكونات في تكس جميع الأشياء. بعد التثبيت، يمكنك تحويل الصيغ مطاط على صفحة ويب إلى شكل أن معظم الناس يمكن أن نفهم.

سيتم تحويل جزء من الصيغة المعقدة مع محرر اللثي المعادلة على الانترنت لإدراج الصورة.

هذه المرة كتاب الكتابة قصيرة جدا، لذلك يجب أن يكون هناك رقابة. وضعت لذلك هنا كمشروع مفتوح المصدر، يمكنك تعديل وتقديم طلب سحب في أي وقت، وقد يكون هناك أيضا مشاكل القضية المذكورة.

I. مقدمة

RVBUST INC. تأسست أكثر من ستة أشهر. بعد المقابلة الكثير من الشركاء صغيرة تعمل في مجال البحوث الروبوت، ولقد وجدت مشكلة: الغالبية العظمى من الطلاب المتخرجين من البر الرئيسى لا مثل "التعليم الفني" لل .

وبطبيعة الحال، إلا إذا كان من وجهة نظر التربية الخبرة في العمل - تخرج معظمهم من حتى الروبوتات مختبر أبحاث الميكانيكية والكهربائية وعلوم الحاسوب، وكان الشركات الروبوت الخبرة في العمل - وينبغي اعتبار مثل هؤلاء الناس "اللاعبين المحترفين".

ومع ذلك، فإن الوضع مقابلة من وجهة نظر، ومعظم الناس ليس لديهم معرفة كاملة من الروبوتات: شركاء وحة الرسم صغير لا يعرفون كيف مساحة العمل روبوت التحليل؛ صغير شركاء وكالة تصميم لا يعرفون كيفية استخدام ديناميكية في السيطرة؛ كما خوارزمية تحكم عن شركاء صغار لا نعرف ما هي مساحة تكوين (مساحة تكوين)؛ عملية التخطيط شريك صغير لا يعرف ما هو التعلم س، تفعل عمق تعزيز التعلم الأصدقاء قليلا لا تعلم المعرفة لأوامر التحكم ل كيفية جعل الروبوت الحقيقي في الحركة.

تعلمت من سنوات من الخبرة نقطة من رأي، وأستطيع أن أفهم هذه الظاهرة. الدكتور المسجلين حديثا، أخذت الإخوة سمارت الروبوت. ضد رموز السلفية الأخوين "، الذي قام به بعض القوى تسعى لإثبات أمام الضيوف الأجانب:

ولكن في وقت لاحق عندما بدأت فعلا أن نرى هذه "رموز السلفية"، إلا أنني وجدت عدد قليل أرسلت بالفعل إلى موقف مشترك الروبوت من نقطة منه.

"PID أين ؟؟؟"

هذا هو السؤال الأكبر كنت قد تنتج. المسرحية منطق الرمز مع بلدي الجامعية أربع سنوات الدوار، السيارة الذكية وهكذا مختلفة تماما!

لذا، تأخذ هذه المسألة، سألت حولها في المختبر، لم تحصل على الجواب. حتى ذلك الحين، أخذت عدة دورات الدراسات العليا ذات الصلة مع الروبوت. بعد عام من التعلم، وأنا لا تزال لم تحصل على الجواب.

نعم، باعتبارها واحدة من أقدم المؤسسات لإجراء البحوث في مجال الروبوتات، حيث الدراسات العليا الروبوتات دورات يعلمنا فقط كيفية بناء DH تنسيق ديناميات النظام ببساطة حساب طائرة ثلاثة الارتباط. وهي لم تتضمن السيطرة، والمحتوى تخطيط المسار المنحنى، وحتى معكوس حل الكينماتيكا لا تتطلب منا أن حساب.

وبقدر ما أعرف، العديد من المؤسسات البحثية الأخرى، أيضا، والروبوتات، وهذا لم تتشكل بعد نظاما كاملا للتدريس. لذلك، أساسا لم تتلق طلاب نظام التعليم الروبوتات كامل، إلا أن السيطرة على محتوى اللازمة للمشروع من خلال الدراسة الذاتية في القيام المشروع. وهذا أيضا خلق عدد كبير لا تحصى الروبوت بو المهنية ماستر مناور الكينماتيكا العكسية من.

بالطبع، كي لا نقول "حل الكينماتيكا العكسية،" المعرفة "الاستيفاء المسار" مثل كم هو صعب. وأود التأكيد على أنه فى البر الرئيسى فقط من قبل طالب في الصف، غير قادر على فهم أو حتى لا يكون الوصول إلى هذه الروبوتات معرفة أساسية جدا.

وبطبيعة الحال، فإن هذا الوضع هو أكثر شيوعا في الصين وهونج كونج وتايوان والخارج أو طلاب الجامعات للدراسات العليا، في الأساس لم يكن لديك هذه المشكلة. هونغ كونغ وتايوان أو الجامعات الأجنبية في مجال الروبوتات هذا النظام التدريس غير سليمة نسبيا، أساسا عمليات كبيرة وسوف تغطي النقاط الرئيسية لنقل المعرفة، وأكثر من البرمجة المطلوبة.

على الرغم من أن معظم الشركاء الصغار هم "التعليم غير تقني"، ولكن في تجربتي، والطلاب في البر الرئيسي لا يزال ذكي جدا، طالما دليل الأساسي للحصول على أشياء بسيطة الحق، يمكنك السيطرة بسرعة على المعرفة من خلال الدراسة الذاتية. لذلك، ونحن نلقي نظرة على "التعليم غير تقني" كيفية تعلم الروبوتات ذلك.

II. قبل المعرفة

وبطبيعة الحال، سوف تتحول المعرفة قبل متعمقة مع البحث ومختلفة، وخاصة في الرياضيات، والرياضيات مثل الكتابة العيون المستديرة، وتبحث في نفس الحجر، وعلى مختلف المستويات، "الكتابة العيون المستديرة،" ما تراه هو مختلف تماما.

ومع ذلك، ويرجع ذلك إلى الروبوتات تغطي قاعدة واسعة من المعرفة في اتجاهات مختلفة بحاجة إلى أن تكون مختلفة تماما إذا كانت بداية الى مستنقع "ما قبل المعرفة"، قد يكون ضررها أكثر من نفعها.

لذا، أعتقد، أن العمود الأول من بعض الشروط يجب ان يتقن معرفة حقيقية، والآخر في إشارة لاحقة إلى القسم المناسب:

1. الإنجليزية الأساسية : روبوت، التيار أساسا الكتب الصينية لا مناسبة جدا يمكن أن يوصي. مكتوب في كتب اللغة شخصا عاديا في الخارج، يجب علينا أن نتعلم لقراءة الأدب الإنجليزي. هذه العملية هي بالتأكيد بداية مؤلمة لكنها التزمت إلى حد كبير إلى الحصول الشهر معتادين على ذلك.

2. تعلم استخدام VPN. لنفس السبب، في الأساس تحتاج معلومات مفيدة للحصول على جانب Goolge أو يوتيوب.

3. الجبر الخطي : كل تحول الفضاء، والحسابات ذات الصلة الروبوت تعتمد على الجبر الخطي، وحتى في حاجة الى بعض التفكير الأساسي "الفضاء الخطي". لالجبر الخطي، وانخفاض قيمة البروفيسور جيلبرت سترنغ في "الجبر الخطي"، يمكنك العثور على الفيديو على يوتيوب ونيتياس الفئة المفتوحة. هذا بالطبع هو دليل بداية نظرتم الى المشكلة من منظور الفضاء، بدلا من الكليات والجامعات المحلية، طالما أن التركيز على كيفية حساب. وعلاوة على ذلك، هناك ترجمات الصينية على الطبقة نيتياس مفتوحة للمبتدئين وأيضا ودية جدا.

4. حساب التفاضل والتكامل : روبوت، كل الأماكن المتعلقة المشتقات، التكاملات، إلى أقصى حد، وسوف تكون هناك ظلال من حساب التفاضل والتكامل. لذلك، هذا هو الرياضيات بالطبع ليست مفتوحة حول بداية. ليس لدي توصية الفيديو جيدة جدا، قد يستغرق وكذلك نظرة على جيلبرت غريب "التركيز حساب التفاضل والتكامل"؟

5. الميكانيكا النظرية : الروبوتات هو القوة للتعامل مع كل يوم. ولكن المواد التعليمية الروبوت العام ليست اشتقاق حذرا من التحول المكاني، مبدأ العمل الظاهري، لاغرانج وميكانيكا أخرى، وكانت هذه الأشياء مجردة نسبيا، عملية التعلم الذاتي في الكثير من المبتدئين هو أن نفد في قسم ديناميات. وبطبيعة الحال، فإن هذا الجزء ليس لدي معلومات جيدة توصية، و "نظرية ميكانيكا" تسينغهوا يون فنغ فئة المدارس الثانوية العامة على الخط، يمكنك الرجوع إلى. (ولكن على الأقل عندما يكون في دروسي هي دائما نعسان).

6.Matlab أو بيثون : هذان هما البيانات لغة البرمجة المرئية سهلة جدا ومريحة للغاية. الجميع في عملية التعلم في مجال الروبوتات، لا يمكن أن يتحقق بسهولة جدا من قبل بعض الخوارزميات هذه لغة البرمجة، لذلك يستخدم أسبابهم للتحقق من النتائج. بطبيعة الحال، فإن أجزاء اثنين إلى حد كبير طالما أن عمليات مصفوفة الرئيسية والتصور على ذلك. باقي استخدام أكثر تقدما مرة أخرى بعد التعلم يمكن أن يكون. كورسيرا هو من السهل العثور على هذه الدورات التمهيدية اثنين في لغة ماتلاب، بيثون.

7. نظرية التحكم : الروبوتات لا ينفصل عن السيطرة، والروبوتات الكتب المدرسية ولكن عموما ليس كثيرا مقدمة قطعة. وبطبيعة الحال، فإن غالبية الروبوتات الصناعية لا تزال تستخدم خوارزميات بسيطة نسبيا، ومع ذلك، كباحث، فمن الضروري أن نفهم بعض نظرية التحكم الأساسية، مثل PID، معادلة الحالة، قابلية الملاحظة، للتحكم، يابونوف، التحكم الأمثل ، وقليلا من السيطرة غير الخطية مع القليل من التحكم الذكي. أنا في الأساس كان في هذه المدرسة، وليس هناك توصية الفئة المفتوحة جيدة، يمكنك أن تجرب على المناهج الدراسية على الانترنت.

8. الدوائر الرقمية والتناظرية : روبوت هو العلم العملي، وفقط عندما كنت وضعت صيغة اشتقاق المكتوب في التعليمات البرمجية، وفي نهاية المطاف الروبوت الفعلي للتحرك وفقا لفكرتك، فقط لإثبات أنك السيطرة على المعرفة ذات الصلة. عدد كهربائية وضع المعرفة يسمح لك الحصول على فهم أساسي من المنطق وراء السبب في واجهة المحرك لا يريدون حتى لإضافة برنامج تشغيل لا أعرف، وفي الوقت نفسه، في حال لم تكن هناك روبوت الحقيقي، وقدم نفسه على دائرة صغيرة للقيام ببعض تجارب السيطرة أيضا مريحة للغاية. هذه المعرفة يمكن بسهولة العثور على الكتب المدرسية أن نرى، على سبيل المثال، تانغ Qingyu المعلم والتدريس لي جرا.

9. قليلا MCU القليل : لجعل الدائرة بسيطة للتحكم في التجربة، إلا أن عدد كهربائية وضع المعرفة ليست كافية، يجب علينا أيضا أن تكون قادرة على تحويل هذه المعرفة إلى الدائرة الفعلية، وقادر على تشغيل التعليمات البرمجية، فإنك سوف تحتاج متحكم. للأجهزة لتكون على الانترنت لشراء بعض وحة النظام الحد الأدنى مع أجهزة التحكم الحركي البرنامج التعليمي، وتعلم اردوينو أو STM32، بطبيعة الحال، اذا كان بامكانهم المشاركة في RoboMaster فريسكالي مسابقة سيارة ذكية واحدة أو ما هو أفضل، لتكون جزءا لا يتجزأ كل وحدة لديها فهم أساسي.

10.Linux وC لغة : والآن، مع جزء الدائرة، ونحن بحاجة إلى أن تصبح صيغة الدوائر تعليمات الرمز، الذي ينطوي على برمجة المضمنة. وأوصت لمعرفة قطعة صغيرة من لغة C. متطلبات جزءا لا يتجزأ من C ليست عالية، ما يكفي لتعلم قواعد اللغة، على سبيل المثال، "المدخل لغة C". ومع ذلك، إذا كان المستقبل نريد أن نفعل بعض مزيد من رأس العمل، خيركم من تعلم C البداية. تعلم البرمجة، لينكس هو خيار جيد، حتى يتمكنوا من محاولة اتباع نظام لينكس، وتعلم لغة C على ذلك.

11. التصميم الأساسي 3D : في إنتاج منصة تجريبية، غالبا ما تواجه الحاجة إلى معالجة أجزاء صغيرة حالة تصميم، وهذه المرة لإتقان تصميم البرمجيات 3D يمكن أن يحسن كثيرا من سرعة التنمية، مثل سوليدووركس هو خيار جيد. مع طابعة 3D مثل أداة يمكن أن تكون مصممة لتجارب النماذج الأولية السريعة. (حتى بدون طابعة 3D، وشبكة الإنترنت ويمكن أيضا أن يكون من السهل جدا العثور على خدمة الطباعة 3D، وإرسال التصميم الخاص بك إلى ملف 3D الماضي عليه).

المعرفة المذكورة أعلاه، والتشغيل الآلي الأساسي هو يجب أن يتحقق على الصعيد المهني أو صغار الميكانيكية والكهربائية المهنية. إذا كان لديك فهم أساسي من المقاطع المذكورة أعلاه، يمكنك أن تبدأ في رؤية علم الروبوتات.

III. الشروع في العمل

للقسم الشروع في العمل، في الواقع، هو أن فهم كيفية جعل الروبوت المتحرك الصناعي. وكان هذا الجانب في البحث حقيقة جدا تنضج، ونحن يتوهم كتاب القرن على الخط، توصية الشخصية هو جون كريغ كتاب "مقدمة في الروبوتات: ميكانيكا والسيطرة"، يمكن العثور عليها في ستانفورد أسامة الخطيب الله العظمى في يوتيوب ونيتياس الفئة المفتوحة الفيديو، والمواد التعليمية الأساسية لمباراة كريج.

نصيحة كريج من بداية الكتب المدرسية لرؤية إصدار اللغة الإنجليزية، وجوجل، فإنه من السهل العثور على نسخة PDF. باعتبارها كتاب تمهيدي، مواد كريغ هو بعبارات بسيطة جدا، جنبا إلى جنب مع الفيديو الخطيب، يمكنك السيطرة بسرعة على الروبوتات الأساسية.

ودائما ما أقول لالملتحقين حديثا الشيدي الرجال "، إذا كنت تتقن محتوى هذا الكتاب، فقد كان أكثر من أغلبية المختبر واسعة من كبار الإخوة شقيقة المتدرب."

ومع ذلك، فإن التعاليم الحقة لا يلدغ من ذلك بكثير إلى أسفل.

لذا، أنا هنا بعبارة أخرى، "إذا كنت تتقن محتوى هذا الكتاب، لتكون الغالبية العظمى المختصة من أعمال التطوير شركة الروبوتات المحلي ل".

// على جيثب، يجب أن أكون المحتوى على كتاب عن كريغ تمشيط، لأول مرة في العام على عدد حذفها.

IV. الممارسة

كريج بعد قراءة الكتاب، يجب أن يكون لديك مبادئ الروبوتات الصناعية على المفهوم العام، ولكن كنت تفتقر إلى التدريب العملي على الخبرة، ومعرفة كيفية تطبيق شيء على الكتب لالروبوت الفعلي. بعد كل شيء، والروبوت هو الانضباط العملي، وظلت من الناحية النظرية، لا طائل منه فقط، ولكن أيضا مملة.

4.1 الأيدي

إذا كنت الجامعيين، فمن المستحسن جدا للمشاركة في بعض الألعاب، مثل RoboMaster، فريسكالي مسابقة السيارات الذكية، مسابقة تصميم الإلكترونية، ويمكنك أيضا إضافة بعض المنظمات العلوم والتكنولوجيا في المدرسة، مثل تسينغهوا السماء المصنع. مألوفة أساسا مع مجموعة متنوعة من الدوائر الإلكترونية، والقدرة العملية.

ومع ذلك، في ملاحظتي، العديد من لعبة التكنولوجيا دانيال، على نظرية التعلم ضعيف في كثير من الأحيان. هذا هو السبب الرئيسي وشدد على اللعبة التي القدرات العلمية ونظام تكنولوجيا تملي النتيجة هي في كثير من الأحيان بعض الحيل الصغيرة، بدلا من المعرفة النظرية، علاوة على ذلك، فإن لعبة المحتمل أن تخلق إحساسا زائفا وفاء، مشغول جدا في كل يوم، ولكن قد يكون مجرد كرر العمل على مستوى منخفض. لهذين السببين فمن السهل أن تقع في الدنيا المحلية، وليس في النظرية أبعد من ذلك.

لذلك، لدي اقتراح بسيط غير ناضجة. يشارك الطلاب في أنشطة المنافسة والتكنولوجية، بعد ذلك، كانت هناك اثنين من تجربة كاملة غير كافية. بعد أن ننتقل بسرعة محور الدراسة النظرية.

إذا كنت يمكن أن تقوم به حول الأجهزة الروبوت، يمكنك أيضا محاولة للعب لعبة، أو اللعب الروبوتات ABB في RobotStudio.

4.2 بنسلفانيا الروبوتات التخصص

بعد، ونحن قد استخراج بضعة أشهر لمعرفة ما إذا دورات خاصة الروبوتات في جامعة بنسلفانيا في كورسيرا. هذا برنامج خاص الروبوتات الصناعية والذراع الروبوتية أو قليلا القيام به، ولكن بسبب مترابطة الروبوتات في نواح كثيرة، ينصح بشدة أن نرى.

الجوي الروبوتات: هذا المساق إلى تعريف الأربعة الدوار مشكلة السيطرة UAV، التي تخطيط المسار المنحنى، وصفت الموقف، وتعلم السيطرة على الذراع الروبوتية مفيد جدا. وعلاوة على ذلك، وهذا العمل بطبيعة الحال هي ذات جودة عالية جدا، وتوفير المحاكاة العددية على أساس مطلب الوحدة تسمح للمبتدئين لمعرفة بصريا تأثير السيطرة على رمز الخاصة بهم.

الحاسوبية تخطيط الحركة: هذه الدورة ليست جيدة على مستوى الشعور من قبل، ولكن من خلال قد يعرفون بالطبع ربما، هناك الروبوتات التخطيط الحركة في هذا الاتجاه، في حين أن العمليات الكبيرة ويشمل أيضا الكتابة اليدوية A *، PRM، FILEDS المحتملة الخوارزمية الأساسية للتخطيط الحركة في حين ربما نعرف عن الطرق الأساسية لفحص الاصطدام.

التنقل: يصف هذا الجزء المشكلة الرئيسية هو السيطرة على قدم الروبوت. من خلال هذا بطبيعة الحال، يمكن للمرء أن يفهم ما يقرب من أرجل سياق تطوير مراقبة الروبوت، وهذا يبدو وبوسطن ديناميكس الفيديو لا تبدو جاهل جدا من القوة. في نفس الوقت، والأهم، لفهم العلاقة بين النمذجة والتحكم في الروبوت: نموذج مبسط، قد تلعب أيضا مساعدة كبيرة جدا للسيطرة.

تصور: هذا بالطبع هو نوعية جيدة جدا، محتويات الأساسية للطراز الكاميرا يدخل الصف، هندسة متعددة بغية. هذا الجانب يمكن أن تشارك في أبحاث SLAM، رؤية 3D والمعايرة ومستقبل الآخرين للجميع مفيد جدا. بعد الانتهاء من المدرسة، يمكننا أن نجعل تأثير مماثل "AR مظاهرة المبدأ"، والمقالة: الشبكي: //v.qq.com/x/page/z0308y9971c.html

تقدير والتعلم: هذه الدورة من بداية توزيع جاوس، بعرض أداة مفيدة جدا في الروبوت الدولة تقدير كالمان تصفية، تصفية الجسيمات وهلم جرا. وعلاوة على ذلك، وهذا بالطبع سوف يجعل برنامج تشغيل كبير تكتب من الصفر لإعادة بناء خريطة 2D، يمكنك معرفة كيفية استخدام المعلومات التي تم الحصول عليها مستشعر ليزر التالية مثل خريطة 2D.

4.3 ROS

حتى الآن، لديك المعرفة الأساسية للروبوت سياق أكثر اكتمالا، ولكن أيضا باستخدام ماتلاب بعض الخوارزميات مثيرة للاهتمام. ومع ذلك، تجد أن الروبوت هو نظام واسع جدا، كما مبتدئا، من غير المرجح أن تبدأ من الصفر لبناء وحدات خطوة خوارزمية خطوة لازمة لكل إنسان. في هذا الوقت، يجب أن تبدأ في احتضان العالم كبير من المصادر المفتوحة.

كثير من الناس قد يعرفون أن هناك مشروع مفتوح المصدر (نظام تشغيل الروبوت، ROS) ويسمى نظام التشغيل الآلي.

لتعلم ROS، قد يكون هناك العديد من البرامج التعليمية عبر الإنترنت. ومع ذلك، أشعر، بالنسبة للكثيرين الميكانيكية والكهربائية، والطلاب الاتجاه الآلي ليست مناسبة للبدء مباشرة لرؤية ROS. لأنها تفتقر لينكس، والمعارف الأساسية C ++. لذا، فإنني أوصي تعلم الخطوات التالية:

• لينكس : إذا لم يكن هناك تجربة التنمية لينكس، وأنا أقترح عليك أن تتمكن من تثبيت نظام أوبونتو، وبعد ذلك ننظر في UNIX دروس للمبتدئين، وعلى دراية استخدام لينكس الأساسية.

• جيثب : يتم استضافتها المشاريع ROS معظمها على لجيثب. لذلك، من الضروري جدا لتعلم كيفية استخدام جيثب، وتعلم لإدارة التعليمات البرمجية الخاصة بك باستخدام بوابة. ولكن أيضا لإجراء بعض التغييرات على مشاريع مفتوحة المصدر. على سبيل المثال، مثلي، فقط إزالة منقوطة إضافية.

• قاعدة C ++ : إذا لم تكن قد تعلمت نظام C ++، فمن المستحسن الجزء الأول شغلها، وذلك أساسا بسبب رمز يتم تنفيذ ROS في C ++. هنا، فإنني أوصي المعلمين جامعة تسينغهوا تشنغ لي في المدرسة على الانترنت المسار "C ++ الأساس لغة البرمجة" و "C ++ لغة برمجة متقدمة." وبطبيعة الحال، عندما تعلم C ++، يمكن القيام بها تحت أوبونتو، تثبيت التعليمات البرمجية Visual ستوديو هو خيار جيد.

• هيكل البيانات : في الواقع، وبناء على ما يكفي أن يكون أعلاه بالنسبة لك لمعرفة ROS، ولكن، بالنسبة لمستقبل التعلم، يمكنك تعلم بعض المعارف من هياكل البيانات في الوقت المناسب. هيكل البيانات، أوصي المعلم على الانترنت المدرسة تشينغهوا دينغ Junhui "بنية البيانات (على)" و "بنية بيانات (تحت)."

الآن، يمكنك الذهاب بجرأة إلى ROS. كمشروع مفتوح المصدر، وأعتقد أن أفضل مسار ROS دروس البرنامج التعليمي هو الموقع الرسمي.

أولا، الأدوات الأساسية للمبتدئين المستوى والمستوى المتوسط ROS فهم الآلية الأساسية للاتصالات، وتعلم استخدام الصفصاف، roslaunch، Rviz وهلم جرا.

بعد ذلك، يمكننا أن نرى نماذج مختلفة وفقا لاهتماماتهم البحثية.

إذا المؤهلين، وقادرة على التعامل مع بعض البحوث ROS دعم منصة جيدة، يمكن أن تحسن كثيرا من سرعة التعلم. مثل فئات TurtleBot، باكستر، العالمي روبوت ذلك. (هذه نظرة على الظروف للجميع).

من الناحية النظرية، في ظل بيئة ROS، والى أي مدى يمكنك الدخول في بحث مستقل في التحكم في الوقت الحقيقي، مثل SLAM، ملاحة، تخطيط الحركة واسعة جدا. إذا كنت تعمل في العمل أكثر على مستوى منخفض (مثل تصميم وحدة تحكم)، حاليا ROS لا يمكن القيام بهذه المهمة. (إذا كنت لا أعرف لماذا، نظرة على نظام التشغيل في الوقت الحقيقي، والسيطرة على المعرفة الروبوت).

V. المتقدم

في هذه المرحلة، لديك مهندس حسن الروبوت. ومع ذلك، إذا كنت ترغب في الانخراط في مجال البحث والتطوير، ونحن بحاجة إلى أن نتعلم المزيد من المعرفة. وبطبيعة الحال، وهذا كله جزء عادل من العلاقة البحوث عن كثب، وأنا لا أستطيع أن أتكلم بالتفصيل. ربما فقط إدخال بعض.

وبالإضافة إلى ذلك، ينصح بشدة لبدء "دليل الوثاب من الروبوتات". عند الاتصال حقل جديد، والعثور على القسم المناسب في كتيب، التي يمكن من خلالها فهم المخطط الأساسي، ويوفر استخدام إشارة المعرفة مبطن سريعة.

5.1 الرياضيات

في هذا الوقت، أساس رياضي الأساسي الخاص بك لا يسمح لك أكثر من ذلك. لذلك، تحتاج إلى إضافة المعرفة الرياضية.

• الطريقة العددية : في كثير من الحالات، ونحن على تحقيق المهام الخوارزمية عن طريق الكمبيوتر، لذلك عليك أن تفهم الطرق العددية الأساسية، مثل التفاضل العددي، التكامل العددي. ليس لدي يمكن التوصية موارد الفئة المفتوحة جيدة جدا.

• محدب الأمثل : كثير من المشاكل في العالم لا وجود لها الحلول التحليلية، لدينا لاستخدام أساليب الأمثل لحساب. لذا عليك أن تتعلم كيفية إنشاء النموذج الأمثل، ومعرفة كيفية حل مع التعليمات البرمجية. هنا، فإنني أوصي الفئة المفتوحة ستانفورد "محدب الأمثل"

• كذبة كذبة الجبر : طرق التحسين وغالبا ما تستخدم المعلومات التدرج، ومع ذلك، تجد الكثير من الأوقات كنت لا تعرف كيفية تحديد التدرج. كذبة كذبة الجبر هو أداة الرياضية الكلاسيكية جدا يمكن أن تصف بسهولة SO (3)، SE (3) مساحة الكائن. هنا، لأنك قبل من أربعة، مثل الشك سرعة الزاوي أن جرفت. هذا الجزء من المواد التعليمية، وسوف تضيف في وقت لاحق.

5.2 الروبوتات الحديثة

كذبة كذبة الجبر لكثير من طلاب الهندسة قد تكون غير قادر مؤقتا لقبول. هنا، فإنني أوصي بدءا من الروبوتات الحديثة، وهو كتاب مدرسي للمرحلة الجامعية وبسيطة للغاية واضحة.

يمكنك العثور عليها جميع المعلومات على الانترنت، وهناك دورات المقابلة على كورسيرا: "الروبوتات الحديثة".

عند الانتهاء من هذه الدورة، يمكنك السيطرة برغي (برغي) هذه الطريقة الجديدة في نمذجة نفس الوقت، وسوف تجد الكينماتيكا الروبوت، أصبحت ديناميكية النمذجة ذلك بسيطة ونظيفة.

في هذا الوقت، لديك لمسة قليلا قليلا كذبة كذبة الجبر. ثم يمكنك ان ترى بعض الكذبة كذبة الجبر الكتب المدرسية لطلاب الهندسة، مثل "ملاحظات حول الهندسة التفاضلية والمجموعات كذبة، I & II"

السيطرة 5.3

في هذا الوقت، قد تضطر إلى محاولة بناء بعض منصة روبوتية لفهم بعض نظرية التحكم الأساسية. ومع ذلك، تجد أن الروبوت الفعلية ليست مثالية، يمكن أن نموذج ديناميكي تكون غير دقيقة جدا. لذلك، ما عليك القيام به تحديد المعلمة الروبوت. لذلك، يمكنك ان ترى الكتاب المدرسي خليل "النمذجة، وتحديد والسيطرة على الروبوتات". حيث، تحتاج إلى معرفة الخوارزمية مختلف تصفية (حساب التسارع)، ومختلف العددية خوارزمية الأمثل. وعلاوة على ذلك، إذا لا بد من معايرة المعلمات الحركية، وسوف تجد كذبة كذبة الجبر يمكن بسهولة تحديد مختلف جاكوبي ذات الصلة.

الآن، لديك نموذج ديناميكي دقيق نسبيا، ولكن تجد أن في تخطيط مسار للقيام تحكم الروبوت عند الحاجة لإعطاء سرعة، والقيود التسارع. كنت تشعر أن هناك شيئا خطأ. نعم، ونظام الروبوت لا وجود لها في الواقع أي سرعة، والقيود التسارع، ويتم توجيه جميع عملياتنا عزم دوران المحرك. وبعبارة أخرى، نحن فقط لحظات القيود.

لذا، فإن السؤال هو: في القيود لحظة، وكيفية تحقيق أسرع حركة الروبوت. حتى تتمكن الأمثل السيطرة من الحفرة. هنا، مختلف الأساليب الأمثل العددية مفيدة.

الآن يمكنك فصل عنصر تحكم جيدة للروبوت، ولكن تجد أنه بمجرد يأتي الروبوت في اتصال مع البيئة، فقط باستخدام نموذج الروبوت ليست كافية. تحتاج إلى نموذج للبيئة. ومع ذلك، فإن البيئة لا يمكن أن تكون على غرار بدقة. لذا، عليك أن تبدأ لتعلم مجموعة متنوعة من السيطرة على السلطة، والمحتوى السيطرة مقاومة وما شابه ذلك. وفقا لذلك، يمكنك تحقيق بعض من ملامح ما يسمى الروبوتات التعاونية: "سمعت الآن الروبوتات التعاون هو النار، حتى لقد فعلت 1/7"

5.4 تخطيط الحركة

الآن، يمكنك جعل الروبوت الخاص بك وفقا لمتطلبات هذه الرياضة. ومع ذلك، كنت لا تزال تشعر الروبوت من الصعب جدا للاستعمال، يجب تحديد يدويا من خلال مسار نقطة، وإلا فإن الروبوت قد تتصادم مع البيئة. كنت تعتقد، هل من الممكن لجعل مسار الروبوت الخاص بك للعثور على هذه النقاط.

لذلك، جئت إلى مجال تخطيط الحركة.

بالطبع، فكرة الطبيعية هي أن ليس هناك إمكانية لبناء دالة الهدف مباشرة لحساب مسار تتطلبها عملية التحسين. ولكن العالم هو في بعض الأحيان لا لطيف جدا. مشكلة تخطيط الحركة وغالبا ما يكون مشكلة غير محدبة لا يمكن حلها مباشرة. لذلك، للذراع الروبوت، قد يكون هناك العديد من خوارزمية أساس أخذ العينات؛ بطبيعة الحال، فإنه كان أيضا عدد وافر من التوقعات التي مشكلة الأمثل التقريبية لحلها، في سيناريو بسيط نسبيا يعمل بشكل جيد.

مقدمة عامة لتخطيط الحركة أن تقرأ مقالتي السابقة وكتب: "تخطيط الحركة | مقدمة الفصل."

وبطبيعة الحال، وصفا أكثر تفصيلا للمواد أفضل يبحث، مثل "مبادئ روبوت الحركة" و "التخطيط الخوارزميات" هو كتاب جيد.

وبالإضافة إلى ذلك، يجب أن يقترن هذا القسم مع البرنامج للقيام به. مكتبة التخطيط توسيع الحركة هي إشارة جيدة، وأعتقد أنك تعلم عندما ROS أيضا بعض أكثر أو أقل فهم.

أعتقد طالما كنت قد فهمت بعمق بما فيه الكفاية، وسوف تفهم دور الجبهة كذبة كذبة. على سبيل المثال:

ويتم (1) تخطيط الحركة في الفضاء التكوين، ومعظم المؤسسات المشتركة وتكوين الفضاء هو كذبة المجموعة: روبوت الفضاء المشترك المتعدد المشترك (تورس (ن))، والمركبات الجوية غير المأهولة (SE (3))، تشغيل الكائن الروبوت القيود المتعلقة النهاية (SE (3)). لذلك، طالما أن نحدد طبيعة الأساسية لفريق كذبة، يمكننا استخدام خوارزمية البرمجة موحدة لتنفيذ الخطة. استخدام محدد Ompl أن ترى في الفضاء الدولة.

(2) عندما تستدعي خطتنا عددا من المعوقات، مثل نهاية الروبوت للحفاظ على مستوى (عقد كوب من الماء). أسلوب واحد هو استخدام الطريقة التقليدية. كما OpenRave في تطبيق واحد: ConstraintPlanning - نقطة عينة عشوائية في الفضاء المشترك، ومن ثم إسقاطها على مساحة مهمة أقرب، وبعد نحو متكررة مصفوفه جاكوبي للاتصال شجرة RRT نقطة عشوائية.

ومع ذلك، يمكننا أن ننظر إلى المسألة من زاوية أخرى. نهاية الموقف من الروبوت هو SE (3) الكذب. عقد نهاية المرحلة، فإنه يمكن اعتبار مساحة شبه SO R3 نتاج مباشر (2) من المساحة، وهي كذبة. وبالتالي، فإننا يمكن تشغيلها مباشرة على RRT كذبة أو الظل الفضاء، مثل الظل حزمة RRT وAtlasRRT

5.5 آلة التعلم

أمام الكثير من العمل للقيام به نمذجة العمل + تحديد الهوية. في الواقع هناك فئة كبيرة من العمل، وهذا هو، إلى نموذج بيانات مشترك قائم على التعلم تتناسب مع البيانات. وهذا هو، ونحن غالبا ما نقول ان تعلم الآلة.

لهذا، يا مسار التعلم الشخصية على النحو التالي:

• أندرو نغ على كورسيرا "تعلم الآلة" لفهم محتوى التعلم الآلي الأساسية.

• جيفري هينتون في "الشبكات العصبية لآلة التعلم"، قبل أن يتحدث في كورسيرا، والآن يمكن العثور فقط على يوتيوب. هذا بالطبع يمكن وضع أساسا بعض الشبكات العصبية الكلاسيكية من جديد.

• مجموعة متنوعة من منصة مفتوحة المصدر. مع الجزء الأمامي من القاعدة، وأيضا في Matlab تنفيذها على مدى عدة خوارزميات تعلم الآلة الكلاسيكية، يمكنك الذهاب إلى محاولة بعض التعلم العميق منصة مفتوحة المصدر، مثل TensorFlow. تعلم آلة للقيام الكثير من الناس، وبالتالي فإن المعلومات هي أيضا كبيرة جدا، من السهل جدا على الانترنت الدراسة الذاتية.

بطبيعة الحال، نحن بحاجة إلى معرفة، ونحن نعلم تعلم الآلة، وليس للذهاب في الاتجاه DL، ولكن استخدامها لتوفير أدوات للبحوث الروبوتات:

• التحكم الذكي: أن يعتقد أن التعلم من خلال التحكم الذكي شريك صغير، يجب أن نتذكر أيضا تطبيق نموذج شبكة من المخيخ في مراقبة.

• النمذجة: للحصول على نماذج سيئة في بعض الأماكن، وأحيانا محاولة تعلم الآلة، على سبيل المثال، مع الاحتكاك تناسب الشبكات العصبية.

• الرؤية: أن يتطلب الروبوت من خلال الجمع مع البصرية، والتنمية DL في المناطق البصرية بسرعة، وأحيانا اقتراض هذه الأداة، يمكنك بناء النموذج التجريبي بسرعة كبيرة.

• تعزيز التعلم: الفصل التالي.

5.6 التسليح التعلم

إذا كانت الدراسة دراسة مكثفة، تأكد من أن أعجب نظرية الحد الأدنى لها: كل النظريات المستمدة من معادلة المنادي. وعلاوة على ذلك، تعزيز التعلم يتسق مع الحدس الإنسان. ولذلك، يعتقد كثير من الناس أن تعزيز التعلم هو اتجاه المستقبل للروبوت.

وفي هذا الصدد، لا أفعل الكثير من التعليق. أنا فقط الخطوط العريضة لتعزيز تعلم كيفية البدء.

أولا وقبل كل شيء، هو القراءة. يمكن أن يقال في ساتون "مقدمة لتعزيز التعلم" أن قراءة الكتاب المقدس.

ساتون قراءة الكتاب، يمكنك أن تتعلم كيفية خطوة خطوة البرمجة الديناميكية المستمدة من المعادلة المنادي الأولية ومونت كارلو وأساليب TD التعلم.

هل تعرف تعزيز التعلم هو أن نتعلم من خلال محاولة باستمرار للحصول على جدول نظرة المتابعة من الدولة إلى العمل.

لذا، كنت اعتقد، وأنه من الممكن لتبسيط جدول نظرة المتابعة، لذلك، كنت أعرف أن هناك وظيفة التقريب. إذا كانت هذه هي العصبية وظيفة الشبكة التقريب، هو الآن النار جدا من أعماق التسليح تفنيات.

بالطبع، هذه ليست مهمة. من المهم أن نفهم ماركوف عمليات اتخاذ القرار. سوف تجد أنه لا يمكن أن تستخدم إلا لحل تخطيط الحركة (DP ديكسترا، مونت كارلو RRT)، ويمكن أيضا أن تستخدم لتحل مهمة قضايا التخطيط.

5.7 الورقة الأخيرة

وحتى الآن، كانت الغالبية العظمى منكم قادرا على قراءة كل الأوراق. لذلك، يجب أن تشعر بالقلق إزاء RSS مماثل، ICRA، IROS والاجتماعات الأخرى ذات الصلة، والتعرف على آخر التطورات في مجال الروبوتات، تعلم أحدث النظريات التي IJRR، TRO والمجلات الأخرى.

بالطبع، يمكنك أيضا الاشتراك في الكلمات الرئيسية المناسبة من خلال الباحث العلمي من Google، فإنه في بعض الأحيان دفع أحدث المواد تسليمها إلى صندوق البريد الخاص بك.

سادسا التنين كويست

ومنذ ذلك الحين، كنت تعرف كيفية اتخاذ خطوة الروبوت، وفهم عميق والمعرفة في مجال البحث الروبوتات. ثم كنت مجرد قطع رأس الوحل مثل جنرال شجاع، وعقد السيف، وعلى استعداد لالصدر السيف خارقة التنين.

ولكن هذه المرة تم تشغيل أكثر من ذلك، لرأسك سكب الماء البارد:

الآن مجرد شركة، وقضاء بعض المال لجعل الناس رسم رسومات الروبوت، ومعرفة مصنع لتجهيز، والسيارات شراء، سرعة المخفض ومثل أجزاء، وطرح على وحدة تحكم عالمي يمكن تشغيلها. ما ديناميكية، والتحكم الأمثل، تخطيط الحركة التي تحتاج إليها!

حتى الأشخاص الأربعة، والروبوتات التي كتبها DH بما فيه الكفاية للقيام غرار معظم نقطة المعايرة الحركية، وتحديد ديناميكية، والتركيز أكثر على تطبيق التكامل. التي تحتاج إليها الجبر كذبة كذبة، والتحسين محدب، وتعزيز التعلم آه!

"ما هو هذا العالم حيث التنين آه!"

ومع ذلك، أود أن أقول، على هذا الروبوت، طالما أن هذا النوع من الصناعي والزراعي العمل اليدوي لا مؤتمتة بالكامل، وهناك التنين:

عندما ترى الغالبية العظمى من الروبوتات أو أكثر في طريقة مثل هذه، بت قليلا من التدريس، وسيكون لديك شعور قوي: "هذا هو التنين"

عندما ترى العالم شركة العديد من الروبوتات، لدينا تنوعا، لغة برمجة غير متوافقة، قلادة تعليم، سيكون لديك شعور قوي الخاصة: "هذا هو التنين!".

عندما ترى أن هناك الكثير من الناس عمري وكنت أكرر به في المصنع، ومملة العمل، سيكون لديك شعور قوي: "هذا هو التنين"

نعم، في مجال الروبوتات، وهناك العديد التنين. لذلك، يمكنك التقاط السيف، وضرب بحماس الطريق.

فجأة تجد أن قبل أن تتعلم كيف لقتل "فراغ في التنين المجال،" كنت لا تعرف كيفية قتل التنين الحقيقي.

لذلك، يجب الاستمرار في التعلم. ابحث عن الوحل أكثر واقعية تمارس ناحية، والسيف تعلمت سابقا المستخدمة في المعركة الفعلية.

وفي وقت لاحق، كنت قد واجهت مشكلة جديدة، لم يكن لديك السيف قبل "القوة الصناعية": كان ROS إلى الانهيار، Oroscos لا يعالج إيجين محاذاة، ليس من السهل أن استخدام 3D وأجهزة الاستشعار، الروبوتات الصناعية لا تفتح الجزء السفلي من واجهة وهلم جرا.

لذلك، كنت أدرك أن تحتاج إلى إعادة بناء السيف الحقيقي الخاص بهم.

ومع ذلك، ليس هذا هو الشخص الذي يمكن القيام به، كنت في حاجة الى الفريق، وتعدين الفحم، وصناعة الصلب، كانت مزورة انها، كان الإخوان ......

في هذا الوقت، ونحن قد ننظر إلى RVBUST.

سابعا المراجع

 جون J. كريغ مقدمة في الروبوتات: ميكانيكا وتحكم 1986 ..

 Siciliano، برونو، وأسامة الخطيب، محرران دليل الوثاب من الروبوتات. الوثاب، 2016.

 خليل، Wisama، واتيان Dombre. النمذجة، وتحديد والسيطرة على الروبوتات. بتروورث-هاينمان، 2004.

 Choset، هوى M.، وآخرون مبادئ الروبوت الحركة :. النظرية، الخوارزميات، والصحافة MIT تنفيذ 2005 ..

 لافال، ستيفن التخطيط M. الخوارزميات. مطبعة جامعة كامبريدج، 2006.

 كيم، Beobkyoon، وآخرون "الظل حزمة RRT :. العشوائية خوارزمية لتخطيط الحركة مقيدة" Robotica 34.1 (2016): 202-225.

 الروبوتات أبحاث. الوثاب، شام، 2017. 345-362 Jaillet، ليونار، وجوسيب M. بورتا ". RRT. تخطيط مسار مع قيود إغلاق حلقة باستخدام أطلس أساس".

 ساتون، ريتشارد S.، وأندرو G. بارتو مقدمة لحديد التسليح تعلم المجلد 135. كامبريدج: ... الصحافة MIT، 1998.