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1.这个我清楚,孩子就在学机器人课程,有编程,编程入门也不难,就是通过鼠标拖拽图标,调整数值就可以了。


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2.在工程领域,从实践中学习是肤浅的,尤其是对于控制这种强调经验的技术而言。 如果您问程序员如何学习某种技术,那么他一定会让您进行更多编程。 机器人领域也是。 如果您想巩固基本技能,那么练习就显得尤为重要。 对于普通学生来说,合适的机器人平台+入门级控制算法可以进行实验。 同时深入研究相应的理论知识。 对于具有控制基础并需要立即学习和使用它的工人,请on一本书,例如“现代控制工程”。 在工作人员的锻炼期间,直接跳过以下平台内容。 关于平台的选择和相应的学习教程,我将其放在最后,以防止总体图分散注意力。 首先讨论与机器人结合使用的控制。 在设计任何控制系统时,您需要了解自己的输入,输出,控制组件和算法。 在简单的机器人系统中,相应的原件为:输入—传感器(声纳,红外,摄像机,陀螺仪,加速度计,指南针)控制元素—电动机控制算法—控制 电路板(小至单片机,大至微型计算机)输出—您的控制目标(例如机器人的路径跟踪)了解了这四个方面之后, 您可以从根本上了解机器人对Control有了更深刻的理解。 这是入门的基础。 例如,如果要测量输入和输出,请使用电动机将车轮的速度从10加速到100,并概述测量结果,那么这就是响应曲线。 如何准确快速地将电动机从10加速到100,需要一个简单的反馈控制器。 上面提到的各种传感器元件都有便宜的版本,可以购买用于学习,但是随之而来的问题是它们不准确,例如噪音。 为了消除这种噪声,您需要在控制系统中引入更多的控制单元以消除这种噪声,例如添加滤波器单元。 以上内容已经说了这么多,我只想表示该理论和算法具有应用背景,但是同时学习一些暂时不可用的算法对入门没有帮助,甚至可能会出错。 我认为越复杂越好。 所有工程用户都会说XX算法非常好,但是经典的仍然是PID。 如果您自己不设计PID系统,恐怕您不会真正欣赏它的魅力。 我的本科控制课程包括自动控制理论和现代控制理论,但是直到我设计出四旋翼无人机后,我才真正建立了自己对机器人控制的理解。 推荐的“现代控制工程”是一本非常经典的专业书籍,需要理论知识然后进行详细研究。 我的建议是先演奏,并在需要时仔细研究理论的这一部分。 ————————————————— ————————————————– —- 推荐一些机器人平台。 核心涉及运动控制。 基于ar ino的机器人平台是最受欢迎的平台。 这是一个开源社区。 Google提供了许多有关机器人的简单设计和控制算法实现。 淘宝上的ar ino机器人,包括ar ino控制板和各种简单的传感器,都可以在几百元之内获得。 还推荐了有关Udacity的机器人技术课程,该课程也可以基于ar ino完成。 国外一些机器人技术课程使用Lego Mindstorm作为实验平台(一个本地版本)。 乐高提供红外,声纳和陀螺仪传感器,其电机也可以闭环控制。 伦敦帝国理工学院的机器人课程以乐高为实验平台。 Lego可以实施Andrew Davison课件中的所有理论。 安德鲁·戴维森(Andrew Davison):机器人课程。 如果您对所有这些都感到厌倦,则可以尝试玩机器人飞行控制,例如四旋翼飞行器。 该飞机由六个自由度控制,因此它比小型汽车更具挑战性,并且需要更精确的控制系统。 下面是我以前基于ar Ino MultiWii的DIY四轴飞行器。 还是淘宝quadcopter。 MultiWii是一个基于ar ino的开源飞行控制平台,所有c代码都可用,最多不超过10到2万行。 如果您仔细研究了所有这些内容,那么它已经是一个专业水平。 我看到了上面的机器人之家,希望采用它,谢谢


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