ロボット工学に入り、ロボット工学を構築したい場合、大学レベルで何を勉強すればよいですか? これまでのところ、「メカトロニクス」は私が探している分野のようですか? 単純な「ロボット工学」のコースをいくつか見ましたが、それらは電気とコンピューターの作業のみに関連しているようで、ロボットの機械部品の構築に関する詳細は含まれていませんか?
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私は、SRI International や JPL などの組織で 30 年の経験を持つプロのロボット研究コンサルタントです。
コンピューターと同様に、ロボティクスもソフトウェアとハードウェアの間にかなり大きな隔たりがあります。ハードウェアはさらにアクチュエータとセンサーに分類されます。
もしあなたが「私はコンピューターを使いたい」と言ったなら、私は説明します。実際に物理的なコンピューターを設計して構築するハードウェア エンジニアはごくわずかです。ほとんどの研究者は、ハードウェアとファームウェアが既に構築されていると想定しており、ソフトウェア -- システムを実際に動作させる方法。
ロボットの場合と同様に、ハードウェアの構築は機械エンジニア (構造と熱放散を設計する) の仕事であり、電力電気エンジニア (モーターの仕様を決める) とコンピューター エンジニア (ファームウェア シリコンを設計する) の小さな仕事です。次世代ロボットもインダストリアルデザイナーを活用しています（外見を美しく、内観をうまく合わせる）。
アクチュエータ設計の研究分野には、指のある手が含まれます。触手; ハチドリやその他の鳥や昆虫の羽。弾力のある車輪; 脚; 高放射線領域の非電子設計。そして手術器具。
すべての携帯電話にカメラが搭載されているため、視覚センサーは現時点でほとんど解決済みの問題です。センサー設計の研究分野には、スマートで柔軟な触覚皮膚、脳波センサー、およびその他の生物医学センサーが含まれます。優れた力センサーの余地もまだあります。これらは、材料工学、コンピューター工学、機械工学、生物医学工学の領域に分類されます。
アクチュエータが揺れないように適切に駆動するには、制御理論エンジニアが必要です。フーリエ変換から始めて、z 変換を理解できるようにします。この数学の学習曲線は非常に急勾配であり、キャリアは非常に少ないため、制御エンジニアになるために生まれなければならないか、他の誰かにこれらの低レベルの詳細を処理してもらう必要があります.
中レベルおよび低レベルのセンサー ドライバーの信号処理は、歴史的に EE のドメインに属していました。これは、コンピュータ サイエンスに分類される画像処理、さらに CS の AI 部門に属する画像理解にまで及びます。
ただし、前述したように、ハードウェア、ファームウェア、およびドライバーはすべて、一度解決すれば永遠に販売できる製造上の詳細です。誰でも、今すぐレゴやバイオロイドのキットを購入して、モーターを使って作業を始めることができます。2006 年に、私たちが JPL で扱っていた富士通 HOAP ヒューマノイド ロボットが 50,000 ドルの特注品だったときとは異なります。
私が本当に興味深いと考える作業のほとんどは、ハードウェアとドライバーがすでに完成していると仮定することから始まります。そして、そのシステムで何をしますか? これは完全にソフトウェアの領域です。
ロボット ソフトウェア制御は、順運動学に基づいた 3D シミュレーターから始まります。最終的に逆運動学。必要に応じて、ダイナミクス。および物理エンジンのシミュレーション。ここでの数学は、位置 [位置 + 向き] を中心にしています。これは、[4x4] 同次座標変換行列を使用することで最もよく表されます。これらはそれほど難しいものではなく、どのコンピュータ グラフィックスの教科書からでも十分な背景知識を得ることができます。右側の列ベクトルで終わる行列による事後乗算の宗教に従っていることを確認してください。これにより、ベースからウエスト、肩、肘、手のキネマティクスを理解できる方法で連鎖させることができます。初期の教科書では、違いがないと考えられていたため、行ベクトルを使用した事前乗算が提案されていました。します。
もちろん、物理エンジンには物理に関する十分な知識が必要です。
高レベルの処理は、人工知能(通常はルールベースのシステム) を使用して実行されます。 自然言語処理は、言語学と音声学にも結び付けることができます。音声認識と音声生成は、やはり大部分が信号処理であり、EE と CS で教えられます。最近の進歩は、統計、ベイジアン推論、および基底ベクトル空間 (数学から) を使用するビッグ データに取り組んでいます。
ロボティクスはまだブレイクアウトしていません。ゴードン・ゲッコーが浜辺を歩いていて、靴のサイズの「携帯電話」に話しかけていた頃の携帯電話のレベルにまだあります。2020 年以前にロボットが普及するとは思えません。2025 年頃には、今日のアプリ プログラマーと同じくらい、ロボット プログラマーの需要が高まるでしょう。たくさんの AI を勉強してください。
幸運を。これが役立つことを願っています。
2006 年現在の最先端のヒューマノイド ロボット システム設計 [ショート ムービー]: http://www.seqcon.com/caseJPL.html
コンポーネントの非常に高レベルなブロック図 [グラフィック]: http://www.seqcon.com/images/SystemSchematic640.gif
于 2012-02-21T22:49:26.760 に答える
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機械工学、電気工学、コンピューター サイエンス。
機械工学は、サーボ、リンケージ、ギア、およびその他すべての機械部品に関する選択を通知します。
制御理論は、機械工学と電気工学の融合です。あなたはそれが必要になります。
最近は制御の多くがデジタル化されているため、EE とコンピューター サイエンスはその一部となるでしょう。
それは大きなフィールドです。幸運を。
于 2010-10-31T14:15:28.750 に答える
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産業用ロボット工学は通常、機械エンジニアによって処理され、スポーツ/チーム ロボット工学は電気工学、電子工学、またはコンピュータ サイエンス専攻によって処理されます。それはすべて、「ロボット」が何を意味するかによって異なります。また、誰も言及していない場合は、修士号を取得することを強くお勧めします。
追加のボーナスとして、産業用ロボット工学で使用される数学は、ゲーム開発の数学に直接リンクされています。ロボット工学で誰が何をするべきかという明確な境界線はありません。
于 2011-01-08T08:05:49.607 に答える
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メカトロニクスは、ロボット工学に興味のある人にとって現在の研究分野です。ロボット工学に関連する機械、電気、制御、およびソフトウェアを組み合わせたものです。
過去には、機械エンジニア、電気、電子、ソフトウェアなど、さまざまなバックグラウンドを持っていました。私はロボットメーカーのアプリケーションエンジニアです。私はアビオニクスから始めて、自動テスト機器に移行し、次に自動材料配送システムに移行しました。その後、ロボット工学サービス技術者およびマネージャーになり、アプリケーション プログラミングとトレーニングに移行しました。
最後に、学習を続ける準備をしてください。これは常に変化し、進化している分野です。
于 2010-11-01T12:36:36.673 に答える