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智能機器人軟件工程師學習計劃

很多朋友對機器人軟件開發和人工智能感興趣，不知道怎么學習，傳智播客武漢校區在今年3月份開設了一期智能機器人軟件開發工程師就業班， 在這里我把就業班的學習曲線給大家介紹一下!1

python基礎

不管有沒有編程基礎的童鞋， 都推薦大家先去學Python ，Python像一把瑞士軍刀， 你可以用他干很多東西，比如自動回復郵件、自動收集信息。?Python又非常簡單容易理解。只要把解決問題得過程想明白，很容易就能轉化成對應的代碼。只需要4天就能掌握，python基礎，算數運算符，變量， 輸出和輸入，條件語句，循環，元組，字典等知識點，熟悉常用的控件， 文本標簽，編輯框，按鈕，布局，信號，槽等技術。?很多學員是零基礎的，學習 python 第一周，可以做出來簡單的學生管理系統，火車票查詢系統。2面向對象python是一門面向對象的語音，面向對象是重要的編程思想，接下來我們通過坦克大戰這種經典的游戲來讓大家掌握面向對象的思想。看看第二周，大家的成果吧~3高等數學線性代數的重要性需要特別強調。一般來說，優秀的工程師和科學家在職業生涯中一定要掌握高等數學，線性代數，梳理統計，矩陣的乘法、向量的乘法、向量的內積、變化率的求導、概率論和極限。要想掌握機器視覺和人工智能， 成為年薪30萬以上的工程師， 懂高等數學和線性代數，這是必備基礎。看看第三周，大家的成果吧~

綜合運用矩陣運算，反向傳導，梯度下降，實現小車的自動駕駛， 這是深入理解人工智能課程的基石。4

網絡編程和多線程

網絡技術是機器人工程師必備的技能，多線程也是能最大發揮程序效率的必備技能，掌握udp，tcp和socket這是編寫通訊模塊的重要基礎， 后面我們編寫工業3d相機和機械臂驅動，都需要基于socket進行編程。?看看第四周，大家的成果吧~我們從高級課程開始，采用純ubuntu系統上課， 利用多線程和socket和qt計算，我們自己實現了局域網內的屏幕廣播軟件，實現了講師屏幕共享個每個學生。上課用的屏幕共享軟件，就是我們自己開發的!5

HTML和爬蟲

HTML和Javascript也是機器人工程師必備的技術，而不只是軟件工程師的玩具。web技術實際上已經滲透到了編程的方方面面，另外大量網絡上的數據我們需要能夠抓取下來，做數據分析，為機器學習，數據挖掘打下堅實的基礎。?第五周，大家的成果吧~6

數據清洗和挖掘

數據庫是重要的數據存儲和查詢工具，機器學習，人工智能都需要跟大量的數據打交道， 如何優雅的管理和處理數據是我們需要掌握的內容， 我們講解常用的mysql數據庫和嵌入式領域非常流行的sqlite數據庫第六周：學生掌握、數據庫概述、客戶端使用、數據庫操作、表結構的創建和修改、表數據的增刪改查、where,order,group、分頁、連接查詢、外鍵、視圖、事務、索引等數據操作技術。

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到這里你已經成長成為一個初出茅廬的新兵可以準備進入智能機器人軟件工程師開發的大門了

機器人領域四大問題

☆ 感知。視覺傳感器、圖像傳感器、激光雷達、各種傳感器技術。☆ 規劃。人工智能、知識表達、路徑規劃、任務調度、機器學習等。☆ 行動。運動學、動力學、開環控制，閉環控制、pid控制等。☆?數學基礎。最優估計、微分幾何、概率論等。7

Linux

IT行業的程序員都會爭論高級語言和低級語言哪個好，Linux和Windows哪個好，而對于機器人工程師來說，我們是工程師，語言和操作系統都是工具， 哪個工具最順手，我們就要優先學習哪個工具。從現在到可預見的未來里，Linux是機器人軟件工程師最好的操作系統。原因是機器人操作系統ROS是基于Ubuntu開發的，在Ubuntu上運行最穩定。雖然window10 投入巨資打算支持ros， 但是目前來講ubuntu是我們最好的選擇。我們的課程從c++開始全面切入ubuntu操作系統實驗和授課。第七周：學生掌握裝ubuntu操作系統，掌握shell腳本編程，雙系統安裝方法，自主解決各種顯卡，網卡驅動，Linux內核問題。8

c++實戰編程

python我們說是瑞士軍刀，但是真要去造機器人，合適的工具并不是瑞士軍刀，而是C/C++這樣簡單粗暴的錘子和螺絲刀般的工具。?工具最重要的是如何去使用， 我們用大量的案例，來教大家，帶大家去使用工具。我們課程類比講解python和c++的異同點， 短期內讓大家掌握，clion開發環境，變量和常量，數組和Vectors，操作符和流程控制，字符和字符串處理 函數，Characters and Strings，Functions，指針和引用，OOP -面向對象，操作符重載，繼承，封裝，智能指針，異常處理，IO和流 ，boost，STL模版技術等c++核心技能。第八—九周：c++和python融會貫通，學生可以自己編譯c++工程為庫文件，用python去調用c++代碼。python寫業務邏輯簡潔明了，c++做核心算法，整潔高效。?9

cmake和makefile實戰

c語言和c++語言從誕生到現在已經有幾十年了， 很多前輩程序員寫出了大量經典的框架和工具集， 學習編譯工具理解Github存在的意義， 讓前輩的代碼融入到我們的工程中。第九周：? 學生能自主編譯opencv， FFmpeg， pointcloud等經典c++項目， 并引入到自己工程中。10

機器人操作系統

ROS( Robot Operating System，機器人操作系統)誕生于2007年，并很快在機器人研究領域掀起了ROS開發與應用的熱潮，目前已經成為機器人領域的網紅。

谷歌、亞馬遜、微軟等眾多知名公司已經廣泛使用ROS系統，熟練掌握ROS操作系統，已經成為機器人開發的重要要求， 獵聘網上搜索ROS關鍵字， 大多數崗位起步月薪到達到1.5~2萬元。

ROS在消費級領域應用比較多，但是在條件苛刻的工業級場景里面較少使用，CobotSys 庫柏特操作系統是國內領先的工業機器人操作系統，相比ROS更適合解決工業領域的實際問題，CobotSys是有大規模工業場景落地的操作系統，通過實戰學習工業場景機器人的落地。

第十周：熟練使用pid原理， 聯合使用c++和Python語言，完成掃地機器人的開發。11

機器人學 & CobotSys仿真

多自由度的機械臂的難點在于機械臂的運動學正反解、運動學控制和動力學控制，是一個建模分析和數值算法實現的問題。六關節機械臂工作原理，機器人坐標系，坐標變換與旋轉矩陣，歐拉角四元數，機器人的DH表達，機器人關節空間與笛卡爾空間轉換，機器人的正解和反解，這些都是屬于機器人學的最基本的問題。我們花一周的時間為大家講解，cobotStudio是機器人仿真模擬的利器。第十一周效果：

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相機成像和驅動

相機是機器人的眼睛，我們要學習不同相機的成像原理，不同光源對成像的影響，結構光相機，雙目相機和普通rgb相機的使用場景，相機下位機程序的編寫，相機驅動的編寫等內容。第十二周效果：相機測距儀。

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機器視覺OpenCV

視覺是人類最為重要的感覺。要賦予機器人智能，第一步就是給機器人賦予視覺，隨著科學技術和計算機計算的不斷發展，主要解決視覺問題的圖像處理系統得到了長足的發展，涌現出許多優秀的框架，OpenCV是其中的代表。這一周課程學習圖像卷積模糊、邊緣梯度計算，一階導數算子與二階導數算子的運算，自定義濾波、高斯與椒鹽噪聲圖像生成與圖像去噪聲增強，掌握直方圖對比與反向投影技術，模板匹配等技術.第十三周學習效果：自動駕駛，車道線識別。

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3D視覺

2d的照片丟失了一個維度的數據，在某些特殊應用場景下，不能滿足開發的需求，我們要引入3d的相機來進行更準確的識別，3d相機使用的技術包含，點云模型，pcl，點云數據的讀取保存和可視化，點云的拼接，點云的矩陣變化，點云濾波，直通濾波，平面濾波，點云條件去除與輪廓去除，上采樣和下采樣，點云對齊，分割，擬合，2d與3d配置，傳感器融合等。第十四周學習效果：15

深度學習實戰

深度學習是目前很火的技術，但是大多數教程都是偏理論部分的，學完很難應用到真實的業務場景里面，我們采用目前最主流的深度學習框架(pytorch)，講解深度學習和卷積神經網絡， 深度學習做重要的是組織數據集，評估模型和改善模型，這幾塊內容會作為我們課程的重點內容講解。第十五周學習效果：生活垃圾分類，交通標志識別，人類表情感情識別等。16

SLAM

SLAM是Simultaneous localization and mapping縮寫，意為“同步定位與建圖”，主要用于解決機器人在未知環境運動時的定位與地圖構建問題，我們課程會講解slam算法原理，坐標變換與實時構圖的過程，最終利用生成好的地圖文件，完成AGV小車或者掃地機器人的自主導航第十五周學習效果：17

綜合項目實戰-機器人寫字

項目簡介:人手寫數字，通過機器視覺識別數字的圖像，讓機器人模仿寫出對應的數字。

項目特色:

1、準備數據集

2、深度學習訓練數據集

3、機器視覺獲取圖像和圖像處理

4、識別數字，根據輪廓生成機器人運動軌跡，控制機器人寫出數字

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綜合項目實戰-機器人無序分揀

項目簡介:在料框中，隨機放置著若干相同類型的盒子，機器人需要逐個拾取盒子，并將盒子按照指定要求，重新擺放。項目特色:1、2D圖像處理2、機器視覺和機器人學的綜合應用3、3D點云處理4、基于深度學習的物體分類與檢測5、運動規劃6、RCNN；Mask RCNN；多目標檢測7、視覺定位19

綜合項目實戰-機器人跟隨

項目簡介:機器人識別跟隨嫌疑人，自主導航避障，跟隨嫌疑人。項目特色:1、深度學習工具包使用?2、數據集采集?3、數據集分析?4、小車控制等。近幾年，機器人以各種“方式”進入我們的世界。牛津經濟研究所曾在6月25日發布報告：未來10年機器人將取代全球2000萬工作崗位！面對這樣的局勢，我們將如何自處而不被淘汰，不被迫失業呢？

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總結

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