- 运动控制算法：很多人认为算法都是机器人运动控制的灵魂，在机器人不同的应用场景下，运动控制算法各不相同，差异甚大，但是万变不离其宗，需要懂得机器人常用的运动控制算法。
- 机器人软件开发：涉及更多的就是软件编程，程序编写，各种滤波算法，也就是编程语言中各种的知识和应用；同时包括嵌入式软件的开发，基于操作系统的软件开发等。
- 机器人硬件开发：主要是指控制板设计，传感器信号采集等电路板设计。
- 机器学习：则是目前比较火，比较热门的。在机器人上进行应用。
- 机械设计：机器人本体设计，结构设计等等。
- 测试和验证：机器人系统功能测试等。
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来源：知乎
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我想通过人形机器人来讲一些机器人的一般概念，也是我理解的概念。
首先是建模。我的理解，建模就是用数学方法对世界的一个描述。人形机器人有运动学建模、动力学建模，用神经网络去建模，或者一些概率模型去建模。
第二个就是控制。对于人形机器人，它的首要控制目的就是平衡、稳定行走。通过控制关节和手脚的运动来达到躯干的平衡，更进一步的控制目标，就是进行任务作业——例如，搬箱子走路。控制理论有较多的方法体系，例如经典控制理论、现代控制理论、非线性控制理论，优化控制理论，以及神经网络在控制中的运用。
第三个是感知。对于人形机器人来说，它需要通过双眼去观察这个世界，例如人面识别，目标跟踪，情绪的感知。他要获取自己的姿态，就需要姿态传感器。定位用到GPS等。包括听觉，获取声音信息。触觉，力的感知，这都属于一个感知的范畴。
第四个是规划。从大的层面来说，机器人要从家走到公司，怎么选择一条合适的路径，怎么去规划路径。如果遇到人群之后，机器人就需要实时规划行走路径去避开迎面走来的人群，或者说怎么和它并肩走的人群保持一个安全的距离。另外，轨迹规划，比如说一个手臂、腿的运动规划。上台阶的时候，腿的关节怎么运动；搬箱子、弹钢琴，手怎么运动，都是一个规划的问题。
第五个是决策。决策这是需要我们机器人具备更高的智能性。机器人和人对话的时候，要判断对方的情绪，然后根据对方的情绪，决定下一步的对话。再比如机器人遇到了红绿灯的时候，走还是不走，这都是决策的范畴。
当然机器人还有很多其它的概念，而且很多概念之间也并没有那么明确的界限。
人形机器人学习路线通常包括以下几个方面：
机械设计和制造：了解机器人的结构、运动学和动力学原理，掌握机械设计和制造的基本技能。
电子工程：了解电路设计、控制系统和传感器等基本知识，掌握电子工程的基本技能。
计算机科学：了解编程语言、算法和数据结构等基本知识，掌握计算机科学的基本技能。
人工智能：了解机器学习、深度学习和自然语言处理等基本知识，掌握人工智能的基本技能。
感知与控制：了解机器人的感知和控制技术，掌握感知与控制的基本技能。
应用领域知识：了解机器人在不同领域的应用场景和需求，掌握应用领域知识的基本技能。
需要掌握的知识包括但不限于：机械设计和制造、电子工程、计算机科学、人工智能、感知与控制、控制理论、图像处理、语音识别、机器视觉、机器人操作系统等。
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