浅谈机械下的Control/robotics方向
经验总结
yanliangwu
不知道上一亩三分地的ME专业的同学多不多，总之，这篇帖子，也算是在恰当的时间，我受到内心的触动，写下一点本人对ME专业下的“突围”吧LOL。
本人背景是currently UW ME Ph.D.，control方向。我可以就我了解到的一些robotics的内容发表一些看法。
Robotics大致，我理解的，分为三块：perception, planning, control。因为最近Machine learning/reinforcement learning的迅速发展，以及camera传感器的介入，所以，在perception和planning上，机器人能够参与到更加复杂/dynamic的环境中，从事更加复杂的工作要求。
举一些简要的例子，percption上的computer vision，到visual feedback；planning可以理解为一种search，但是当地图数据，或者环境变动的特别频繁时，从search的角度来理解planning，显然会耗费大量的计算时间和资源，这一点可以类比人做planning/decision making，人很多时候做决策，更多的是基于自己的knowledge和过去的经验，因为未来不可预知的东西太多了~ 至于control上面的例子，其实control theory这一块基本比较成熟，当然也有research尝试用data的方法来derive出control的strategy，或者理解成MDP里的不同的policy。对了，本人在从事的control的research，目前是尝试用一种新的有缺陷的电机模型来实现和传统电机一样的控制效果，不知道之后是否会换research方向，anyway。LOL。
所以，致力于从事robotics的朋友们，一定要想清楚自己之后想从事上述三个方向的哪一个（perception会比较偏CS），因为，每一个方向的固有的知识和knowledge being produced by current research都太多太多了，初期在做robotics的project的时候，可能软件硬件都要了解一点，不过，如果能够有自己的偏好，会更加合适。对了，但是也有一些基础的robotics的tool要会，比如ROS（上手不难，但是娴熟使用debug却很难），比如programming，比如operating system和compiling上的一些知识。然而你会发现，真正实验的时候，会出各种问题。
本人对robotics的观点，虽然，工业界里，我们已经迎来了流水下+机械臂的高程度的自动化，但，真正人和机器人“和平共处”（机器人真正进入人类生活）的时代，还远远没有到来，至少在我的有生之年，我并不悲观，而是基于我的思考，得出的自己有一些支持的观点。
当然，本人并不是robotics的死忠粉，并不排除phd毕业后找个普通码农的工作，但是，如果码农和robotics的工作都摆在我的眼前，假定薪水差不多，或者是码农更高出一点，本人应当会选择robotics相关的工作~~
大致先写到这里吧，如果也有从事robotics，特别是control，欢迎在CS/EE/ME 下的高手们赐教。
本人背景是currently UW ME Ph.D.，control方向。我可以就我了解到的一些robotics的内容发表一些看法。
Robotics大致，我理解的，分为三块：perception, planning, control。因为最近Machine learning/reinforcement learning的迅速发展，以及camera传感器的介入，所以，在perception和planning上，机器人能够参与到更加复杂/dynamic的环境中，从事更加复杂的工作要求。
举一些简要的例子，percption上的computer vision，到visual feedback；planning可以理解为一种search，但是当地图数据，或者环境变动的特别频繁时，从search的角度来理解planning，显然会耗费大量的计算时间和资源，这一点可以类比人做planning/decision making，人很多时候做决策，更多的是基于自己的knowledge和过去的经验，因为未来不可预知的东西太多了~ 至于control上面的例子，其实control theory这一块基本比较成熟，当然也有research尝试用data的方法来derive出control的strategy，或者理解成MDP里的不同的policy。对了，本人在从事的control的research，目前是尝试用一种新的有缺陷的电机模型来实现和传统电机一样的控制效果，不知道之后是否会换research方向，anyway。LOL。
所以，致力于从事robotics的朋友们，一定要想清楚自己之后想从事上述三个方向的哪一个（perception会比较偏CS），因为，每一个方向的固有的知识和knowledge being produced by current research都太多太多了，初期在做robotics的project的时候，可能软件硬件都要了解一点，不过，如果能够有自己的偏好，会更加合适。对了，但是也有一些基础的robotics的tool要会，比如ROS（上手不难，但是娴熟使用debug却很难），比如programming，比如operating system和compiling上的一些知识。然而你会发现，真正实验的时候，会出各种问题。
本人对robotics的观点，虽然，工业界里，我们已经迎来了流水下+机械臂的高程度的自动化，但，真正人和机器人“和平共处”（机器人真正进入人类生活）的时代，还远远没有到来，至少在我的有生之年，我并不悲观，而是基于我的思考，得出的自己有一些支持的观点。
当然，本人并不是robotics的死忠粉，并不排除phd毕业后找个普通码农的工作，但是，如果码农和robotics的工作都摆在我的眼前，假定薪水差不多，或者是码农更高出一点，本人应当会选择robotics相关的工作~~
大致先写到这里吧，如果也有从事robotics，特别是control，欢迎在CS/EE/ME 下的高手们赐教。
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yanliangwu作者
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载入送货地区的静态地图，将总路程划分为几段，规划。
定位是基于激光雷达&里程计的信息； 通过implement PID control，将prediction pose & planned trajectory的误差送入controller， 输出车辆的forward & steering angle。
为了抵抗dynamic的地图信息，通过camera的信息，将摄像头里的物体简单划分为移动/静止的，如果是静止的，将此物体的位置信息更新到静态地图里面，重新规划这一个区域的路径；如果是移动的，可以简单的停在原地/适当后退，等待物体移出摄像头外。
要是有兴趣的在UW的朋友有空可以尝试做一做这个，楼主应该可以借到硬件设备MIT-RACECAR？hhh
ps;以上是无“AI”的导航，所以，其实人们知道了机器人的固定的导航策略之后，就会使用一些小trick来“困住”机器人，就像，简单的把扫地机器人围住，就可以“困住”他。但是AI，我粗浅的理解不太一样，是因为“不可解释性”吗？所以，其实你也不知道AI的具体的策略，因为是大量数据训练得到的。当然，似乎reinforcement learning里提出了policy的概念？楼主对AI这块基本不懂。这些只是自己的遐思，还是专心做好自己的分内的实验室的杂事再说吧hhhh。
ps:提到“AI”的策略是未知的，其实，是因为我们每个个体的"intention"，在很大程度上，也是未知的，按照“三体”里面的话说，人是会欺骗，会说谎的，所以hhhhh。我了解到的，也有教授在做social navigation，即依据AI/非AI的方法，推测出对方来人的意图，从而提前规避，就像两个人相向行走，远远的互相看见，会推测对方的意图，然后一左一右绕开行走的样子。。
以上，一些遐思，供大家参考。闪人了，实验室的杂事毫无进展，还在这里疯狂水论坛。LOL我枯辽
补充内容 (2019-4-10 01:10):
Human Robot Interaction 比 Human Computer Interaction我觉得要难太多太多，我本人觉得HRI不切实际LOL，所以会想说有挣扎想转码当一个小码工，别打我。
定位是基于激光雷达&里程计的信息； 通过implement PID control，将prediction pose & planned trajectory的误差送入controller， 输出车辆的forward & steering angle。
为了抵抗dynamic的地图信息，通过camera的信息，将摄像头里的物体简单划分为移动/静止的，如果是静止的，将此物体的位置信息更新到静态地图里面，重新规划这一个区域的路径；如果是移动的，可以简单的停在原地/适当后退，等待物体移出摄像头外。
要是有兴趣的在UW的朋友有空可以尝试做一做这个，楼主应该可以借到硬件设备MIT-RACECAR？hhh
ps;以上是无“AI”的导航，所以，其实人们知道了机器人的固定的导航策略之后，就会使用一些小trick来“困住”机器人，就像，简单的把扫地机器人围住，就可以“困住”他。但是AI，我粗浅的理解不太一样，是因为“不可解释性”吗？所以，其实你也不知道AI的具体的策略，因为是大量数据训练得到的。当然，似乎reinforcement learning里提出了policy的概念？楼主对AI这块基本不懂。这些只是自己的遐思，还是专心做好自己的分内的实验室的杂事再说吧hhhh。
ps:提到“AI”的策略是未知的，其实，是因为我们每个个体的"intention"，在很大程度上，也是未知的，按照“三体”里面的话说，人是会欺骗，会说谎的，所以hhhhh。我了解到的，也有教授在做social navigation，即依据AI/非AI的方法，推测出对方来人的意图，从而提前规避，就像两个人相向行走，远远的互相看见，会推测对方的意图，然后一左一右绕开行走的样子。。
以上，一些遐思，供大家参考。闪人了，实验室的杂事毫无进展，还在这里疯狂水论坛。LOL我枯辽
补充内容 (2019-4-10 01:10):
Human Robot Interaction 比 Human Computer Interaction我觉得要难太多太多，我本人觉得HRI不切实际LOL，所以会想说有挣扎想转码当一个小码工，别打我。
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