之前有一篇關於機械臂專案
這一篇，就讓我來總結一下搭建乙個完整的移動機械人所需的知識及步驟吧，小小拙見，有問題請及時指正
這裡我還是不太想寫成大部分參考書上的那樣，什麼執行系統啊驅動系統啊。現在打字的我其實只是個工程師，不是在寫書或者**，只是想用最簡單的話，描述給不是ai或者機械人領域的人聽，一如既往。
正題，移動機械人和人一樣包括：
好，我自己又檢查了一遍，應該沒漏下啥。其實還有很多別的小細節，各種電線各種網路處理，這裡不細說
顯然，能夠設計一款移動機械人的團隊，團隊構成絕不簡單。
團隊成分是複雜的，各個成員的工作都是必不可少的。
這之中，當然有乙個最為關鍵的人物，顯然從字數上看，他的要求最多，顯然從要求上看，很多人還做不到
顯然，以乙個演算法工程師的角度去梳理完整的移動機械人技術棧，一定是不全面的。但我盡量做到完整全面吧，能力有限。
我分為三個大塊吧：硬，半硬半軟，軟（哈哈好汙）
其實說的都挺簡單的，因為具體的其實也沒啥說的，領域內一下就懂了，領域外也一目了然了。這其實都不重要，再不行的人能有多差，重要的是團隊有著乙個向上團結的心
既然是乙個演算法工程師，還是幹點本行的事吧，寫一些演算法要點，也是為了自己梳理學習
移動機械人演算法其實要用的有很多，我把他們分為幾個重要的部分，然後分別來梳理吧
slam可謂是移動機械人演算法中最重要的部分了。建圖及定位，裡面有太多太多的學問。幾個重要的演算法
hector_slam（雷射）
cartographer（雷射）
rgbdslam（視覺）
orb-slam（視覺）
之後會為這些演算法都寫一寫部落格
導航，機械人有了slam的地圖及定位資訊後，如何完成任務。拋開機械人硬體端的事情，我的理解是給定點的路徑搜尋演算法，這裡說兩個
這裡還應需要一些常見的經典演算法：排序演算法、平滑演算法等
移動機械人在工作狀態下，可能會遇到各種狀態的切換，對應到地圖上也就是位姿的變換。機械臂專案概要裡也提到了
請你了解ros知識，這是十分必要的，無論是它的架構設計還是通訊模式，值得每乙個團隊學習。
讓你的機械人走的更遠的，一定不是閉門造車，或者不簡單的是閉門造車。也許產品應該迅速去ros以穩定，但是ros上那麼多的開發倉庫，總有能提公升你們的地方
機械人本身，多機械人之間，都要設計明確的通訊模式。這時嵌入式工程師要參與進來，完成這一部分
團隊應該擁有有產品思維的前端工程師，能夠設計優雅簡介的介面，能夠讓介面和機械人有著清晰的通訊邏輯
一篇沒啥具體知識點的文章，只是自己的一些思考總結。可能是廢話，也可能是有深意的語句。
演算法部分還是慢慢去吃，不一定要有具體學習順序。沒有順序的學習，可能突然有一天，自己把所有已學知識串聯起來，打通任督二脈，也不錯。畢竟有順序的學習是非常漫長的過程，分開它們也許更有趣味。
有順序學習的話，我的建議：
座標變換
ros（重點）
slam雷射部分（重點）
相機及視覺基礎知識
slam視覺部分（重點）
導航部分
移動機械人 考綱複習
文末有考試技巧與考試說明 腿式幾種常見輪子型別，特點，和自由度數目 移動機械人機動性概念 典型輪式機械人機動性判定 機械人是完整性還是非完整性系統判斷 移動機械人感測器分類及其特點 常用本體感受式感測器和外感受感測器 引起移動機械人定位誤差的主要 基於概率地圖定位方法的思想和原理 markov lo...
移動機械人定位方法概述
引言 自主移動機械人導航過程需要回答三個問題 我在 我要去哪兒？和 我怎樣到達那裡？定位就是要回答第乙個問題，確切的，移動機械人定位就是確定機械人在其運動環境中的世界座標系的座標。根據機械人定位可分為相對定位和絕對定位。一 相對定位 移動機械人相對定位也叫作位資跟蹤，假定機械人初始位資，採用相鄰近時...
移動機械人路徑規劃總結
先上總圖，熟悉一下路徑規劃的分類和各種演算法的分類。計算複雜度與機械人自由度成指數關係,不適合於解決高自由度機械人在複雜環境中的規劃,而且都不適合於解決帶有微分約束。適合於解決高自由度機械人在複雜環境下的運動規劃問題。機械臂的路徑規劃問題是不是屬於這種？主要演算法的提出過程 1990 rpp ran...