机器人命题的真伪（1）

17年夏天毕业于某高校的控制科学专业，读研和目前的工作都是跟“机器人”相关。工作的这段时间对所处行业想了很多，对“机器人”这个命题的真伪性发表以下个人看法，同时也规划下未来的发展。

机器人的分类

提到“机器人”，行外人（包括刚入行的）脑袋里会立马闪现科幻电影里的“终结者”、“大白”、“变形金刚”，再不济至少也是个捡垃圾的“瓦力”，包括我在内的ds可能会先想到“我的机器人女友...”。目前现实的机器人是下面这些家伙：

上述几张图片能概括目前机器人的主流分类：工业机器人、移动机器人、无人机、仿生机器人。这些机器人不能帮你洗衣做饭，也不能跟你对答如流，就算最先进的波斯顿也无法让两条腿的走路跟人一样。我做了一张图讲机器人具体分类如下：

工业机器人：也叫机械臂，由关节连杆并联或串联而成，主要用于工业生产，做的比较好的是国外四大机器人家族：KUKA、ABB、发那科(FANUC)、安川(YASKAWA)。

移动机器人：就是装有轮子能在地上跑的智能小车，目前主要用于扫地（用在家里的）、巡检（无人巡检）、仓储物流等，移动机器人的高级版本就是最近很火的无人车了。

无人机：就是有旋翼，在天上飞的，主要是四旋翼、8旋翼、航模等，典型的就是大疆DJ的四旋翼。

水下机器人：这个平时并不多见，应用场合没那么广泛，有遥控式的，也有自主作业的（难度很高）。

仿生机器人：毫不夸张的讲，这类机器人是目前最没实用价值的（除了展示和简单陪伴），但这类机器人是“最像机器人的机器人”，因为长的像人或动物。仿生机器人目前主要分为：仿人类、仿动物。仿人机器人有两条腿两条胳膊，能直立行走，比较先进的可以结合视觉，能主动壁障、寻找落脚点等，这类运动性能最厉害的是波士顿动力学实验室（Boston Dynamics），另外日本的ASIMO不仅具有优秀的运动性能，而且具有较出色的交流“和情感”能力；仿动物的类别很多，研究人员恨不得把所有动物都仿真一遍（蜘蛛、狗、蛇、蜻蜓、鱼等等），比较出名的有Boston Dynamics的大狗系列(运动、视觉应用真心NB)，还有唯美系的德国Festo(做的超级精致)。总的来说，仿生机器人目前实用性不大，未来很长时间也不会真正应用，但是这类机器人承载了人类对机器人的终极幻想，总有一天这个时代会到来!

AI智能机器人：这类机器人可以不具有任何像机器人的外表，但是智能成度很高，例如苹果的siri、微软的Cortana、国内的讯飞，主要是语音交流类的。当然也可以加上机器人的外壳（ASIMO就是一个优秀的典型），还有软银发布的Pepper，国内深圳的“优必选”也做得很好（2016年春晚的广州分会场可以了解下）。

机器人的技术图谱

机器人涉及到的学科和领域实在太多：计算机（电子、软件、通信等所有计算机相关技术）、控制科学、人工智能、机器视觉、图像处理、机械工程、材料学等等，想掌握其中一二已经很难。

工业机器人：理论包括机器人运动学建模、运动规划（也叫轨迹规划）、动力学建模与辨识、控制论（PID、ModeBased Control.etc）、机器视觉。由于工业环境的强实时性要求，目前没有大规模应用的开软架构，控制系统一般使用搭建的嵌入式平台，或其他厂商提供的平台（Codesys、Beckhoff等），底层驱动一般使用伺服电机+伺服驱动的架构，驱控一体的近年发展较快。

移动机器人：主要理论有建模（相对与工业机器人简单很多）、导航与规划、感知与决策、控制论，相比于工业机器人，移动机器人具有较好的开软平台和框架（ROS+SLAM）。ROS（Robot Operating System）并不是传统概念的操作系统，它最大贡献是提供了各种硬件抽象、以及通信平台，SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即时定位与地图构建。移动机器人与人工智能等前沿学科比较容易结合应用。

无人机：同样也是建模、导航、感知决策、控制等，ROS平台也被广泛应用。（其他机器人目前不是很了解，不班门弄斧了）

个人未来的发展线路

从目前行业上来看，工业机器人貌似挣钱难（应用在工业场景，而且外有强敌，技术积攒需要较长周期，导致目前国产机器人的发展步履维艰）；移动机器人的好处就是入门较简单（因为硬件平台较便宜，实在不行ROS上仿真也是很真实的），而且有优秀的开源框架和优秀的社区，应用场景也很多，并且可以和视觉AI等领域深度交叉，发展潜力很大（例如无人车）；无人机领域貌似已经快饱和了；仿生类的（如果不是消费级）在高校或研究院玩倒是挺好的，不过谁给钱呢。。。；AI型机器人前景也挺不错。

综合考虑吧，未来以技术点作为突破，而不是专攻某一类机器人（从上面的分析可以看出来，机器人用到的理论大部分是相通的），接下来打算强攻ROS和SLAM以及AI这3个技术领域。

小小建议&立个小小flag

对于打算进入机器人领域的小伙伴，给点小小的建议吧：尽量选择硬件壁垒低、有优秀开源架构和社区的作为切入点，不要钻进某些死胡同（例如专攻控制算法去了。。。这个东西没有强大的物理平台没得玩，仿真的谁信呢）。

Flag！接下来会坚持写博客分享工业机器人的各项理论！