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机器人家上了解到，对于工科领域来说，脱离实践的学习都是肤浅的，对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术，他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实，那么实践更是必不可少了。
对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台 + 入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。对于一个有控制基础，需要现学现用的工作者来说，啃一本诸如《现代控制工程》的书籍，在工作者演练，下面的平台内容直接略过。关于平台的选择和相应的学习教程，我放在最后，防止大图分散了重点。
先结合机器人来说一下控制。对于设计任何一个控制系统来说，需要了解自己的输入、输出、控制元件，和算法。在一个简易的机器人系统里，分别对应的原件是：
输入 --- 传感器 （声呐，红外，摄像头，陀螺仪，加速度计，罗盘）
控制元件 --- 电机?
控制算法 --- 控制板 （小到单片机，大到微机）
输出 --- 你的控制目标 （比如机器人的路径跟踪）
对这四方面都有了解之后，才能基本对机器人的控制有一个较为感性的认识。这是入门的基础。如果你对输入和输出做一个测量，比如用电机将某个轮子的转速从10加速到100，把这个测量勾画出来，那么这一个响应曲线。如何将电机准确快速地从10加速到100，这就需要一个简易的反馈控制器。
上面所说的各个传感器元件，都有廉价版可以购买学习，但随之引入的问题就是他们不精确，比如有噪声。消除这个噪声，你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声，比如加入滤波单元。
上面说这么多，只是想表达，理论和算法都是有应用背景的，但同时，学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门，甚至可能走偏门，觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好，但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统，恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论，但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候，才真正建立了我自己对机器人控制的理解。
推荐的那本《现代控制工程》是一本非常经典的专业书籍，需要理论知识，再进行详细的学习。我的建议是先玩，玩到需要时，认真学习这部分理论。
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推荐一些机器人平台。核心都涉及到运动控制。
基于arduino的机器人平台是最大众的平台了，这是一个开源社区，很多关于机器人的简易设计和控制算法实现都能在google得到。淘宝arduino机器人，包括arduino控制板和各类简易传感器，几百块之内钱都能得到。
Imperial College London的Robotics课程就是以Lego为实验平台的，Andrew Davison的课件上所有的理论都可以用Lego实现Andrew Davison: Robotics Course。如果这些都玩腻了，可以试试玩一个机器人飞行控制，比如四旋翼飞机。飞行器是六自由度控制，因此比小车要更加具有挑战性，也需要更精确的控制系统。下面这是我以前的一个四旋翼DIY，基于arduino MultiWii的。依旧淘宝四旋翼飞行器。
MultiWii是一个基于arduino的开源飞控平台，所有c代码都可得，不多于一两万行。如果把这些都研究透了，相比已经是专业水平了。
机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般来说，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。”它能为人类带来许多方便之处。
扩展资料：
中国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。
而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和中国的分类是一致的。
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