我的本科 + 硕士阶段学习的都是自动化专业。相比其他学科，自动化是离机器人最近的一个专业（除少部分高校专设的机器人专业外）。回忆了一下，按照一般本科自动化专业课程的设计，机器人用到了以下基础知识（大一、大二阶段，括号中为之后的应用领域）：
没想到写下来竟然有这么多，但是一一核对发现确实需要这么多的知识。当然也有很多研发中需要的知识是自动化专业没有覆盖的，比如机器视觉、深度学习、SLAM、路径规划、ROS操作系统等，这些根据需要自学就好。
如果是非自动化专业想要从事机器人工作（比如常见的计算机、机械专业转行），我觉得没有时间、也没有必要去一一学习以上课程内容。不同阶段有不同的任务，在校阶段还是以掌握原理为主，很多知识并不实用；而工作阶段又很难和学生时代一样系统的，自底向上的去学习。毕竟实践和理论一样重要，可以在项目开发的过程中有的放矢，慢慢学习掌握就好。
这是我已经酝酿了一段时间的有关机器人学介绍的初稿，我并非一个资深的机器人学专家，但作为一个机器人发烧友和一线从业人员，我深知作为一个新手入门机器人的重重困难。机器人是一门集大成的交叉应用学科，用自下而上构建式的填鸭教育对于初学者来说简直是一种摧残和折磨。我们在学习的过程中接触过一些不错的书籍，当然一般都是来自大师的手笔，但因为种种原因在国内并未得到推广，而且这种书籍一般也都是来自于基础学科领域。
由于机器人涵盖领域较广，实际上对于初学者来说，最需要回答的一个问题是，怎样建立机器人当中各个学科之间的联系，怎样能在一个新的领域建立基础和寻找方向。
好奇从来是有益的，一个人可以在好奇中获得满足，也支撑着他向更深处发掘。但每个人的兴趣天然是不同的，有时本质主义也许反而会让你深陷一隅，阻挡你的脚步。
我不是一个天才，但鲁迅先生有一篇《未有天才之前》，但倘若我能够作为良好土壤的一部分，也值得一个人为之努力了。
本文尚在构思阶段，可能会以章节形式散落发布，个人会酌情在个人专栏中更新，如感兴趣者敬请关注。
机器人学（英语：robotics）是一项涵盖了机器人的设计、建造、运作、以及应用的跨领域科技，集合机械工程学、电机工程学、机械电子学、电子学、控制工程学、计算机工程学、软件工程学、资讯工程学、数学及生物工程学等领域。
但在实际的学科及技术分类中，机器人学基本分为两大类，工业机器人为代表的机械臂以及自动驾驶为代表的移动机器人技术。在各类教材中，两者都从深厚的数学推导出发，以求将初学者渐进式地带入作者心中的殿堂与化境。
但初学者天然是需要实例去生成一个感性的认知图景，能够引导其知识骨干脉络的联系。截至2023年，马斯克neuralink公司的脑机接口机器人，NASA的毅力号火星车，波士顿动力的机器人，自动驾驶汽车都是机器人最好的示例。
数学已有 5000 余年的历史。它是人类思维最强有力的工具, 能精确地表述自 然的规律。人们借此得以探索自然的奥秘，遨游不可思议的广袤宇宙。数学的基本分支是分析, 代数, 几何.
代数学探讨 (至少是按其原来的形式) 方程的解. 从汉谟拉比王时代 (公元前 18 世 纪) 以来的楔形文书显示, 巴比伦人的实用数学思维带有很强的代数倾向。另一方 面, 以欧几里得《原本》(公元前 300 年左右) 为巅峰的古希腊数学思维则受到几何学的强烈影响。以极限为基础的分析思维直到 17 世纪牛顿和莱布尼茨发明微积分之时才获得系统发展.
重要的应用数学分支可以适当概括如下：常微分方程与偏微分方程(描述自然、工程和社会系统随时间的变化),变分法与最优化,科学计算(在功能越来越强大的计算机上进行过程逼近或模拟).
国际单位制（法语：SystèmeInternational dUnités，简称SI），源于法国大期间所采用的十进制单位系统──公制（又称米制），是世界上最普遍采用的标准度量系统。
国际单位制以七个基本单位为基础，由此建立起一系列相互换算关系明确的“一致单位”。这七个基本单位分别是时间单位“秒”、长度单位“米”、质量单位“千克”、电流单位“安培”、热力学温度单位“开尔文”、物质的量单位“摩尔”和发光强度单位“坎德拉”。它们好比七块彼此独立又相互支撑的“基石”，构成了国际单位制的“地基”。国际单位制规定的单位，比如力的单位“牛顿”、电压单位“伏特”、能量单位“焦耳”等，都能通过七个基本单位组合导出。另有二十个基于十进制的词头（前缀），当加在单位名称或单位符号前的时候，可用于表达该单位的倍数或分数。
控制论与系统论信息论一起在中国学术界曾被称作“老三论”，是现代资讯技术的理论基础。但在实际研究和应用过程中，控制论与系统无论理论还是实践实则都是紧密结合在一起的，故作为整体进行介绍。值得注意的是，钱学森的工程控制论即是控制论与工程领域的结合。
控制理论是工程学与数学的跨领域分支，主要处理在有输入信号的动力系统的行为。系统的外部输入称为“参考值”，系统中的一个或多个变量需随着参考值变化，处理系统的输入，使系统输出得到预期的效果。
控制理论一般的目的是借由的动作让系统稳定，也就是系统维持在设定值，而且不会在设定值附近晃动。设定值一般维持不变的控制称为调节，设定值快速变化，要求跟踪速度加速度等的控制称为伺服。
连续系统一般会用微分方程来表示。若微分方程是线性常系数，可以将微分方程取拉普拉斯转换，将其输入和输出之间的关系用传递函数表示。若微分方程为非线性，已找到其解，可以将非线性方程在此解附近进行线]。若所得的线性化微分方程是常系数的，也可以用拉普拉斯转换得到传递函数。对于不能线性化的非线性（如继电器）可以使用相平面法求解系统响应，也可使用描述函数法近似求解极限环的频率与振幅。
传递函数也称为系统函数或网络函数，是一个数学表示法，用时间或是空间的频率来表示一个线性常系数系统中，输入和输出之间的关系。
经典控制理论从系统的输入输出入手，建立二者之间的微分方程关系，再借由拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程进行分析。经典理论将系统看作黑箱的做法使得它的控制效果受到限制。为了满足控制要求常常要引入校正模块。
为了克服开环的限制，在控制理论中导入了反馈。闭环的利用回授来控制动态系统状态或输出。其名称来自系统中的讯息路径：程序输入（例如马达的电压）影响程序输出（例如马达的电流或转矩），利用感测器量测输出，再将量测资料送到中处理，结果送回作为输入信号之一，因此成为一闭环。
PID可能是最常用到的，PID的三个字母分别代表比例、积分和微分三个由误差值产生控制信号的方式。若u(t)为控制信号，y(t)为量测到的输出，r(t)为参考输入，误差为
三个参数的方式，来达到较理想的特性，调整参数的过程一般是用试误法，不太需要对于系统架构的了解。一般只用比例可以让系统稳定，积分项可以抑制步阶扰动（常常是程序控制的重要规格），也可以修正稳态误差，微分项一般是用来调整系统的阻尼系数。PID是最广为人知的控制方式，但不适用在一些太过于复杂的系统。
材料科学（英语：materials science），涉及物质的性质及其在各个科学和工程学领域的整合应用，是一个研究材料的制备或加工工艺、材料的微观结构与材料宏观性能三者之间的相互关系的跨领域学科。涉及的理论包括固体物理学、材料化学、应用物理和应用化学，以及化学工程、机械工程、电机工程、电子工程、土木工程和建筑工程。与机械结合则衍生出机械材料，与电子结合则衍生出电子材料，与土木建筑结合则衍生出结构材料，与生物学结合则衍生出生物材料等等。
材料与机器人领域实际上是联系相当密切的一门学科，因为提升机器人本体的性能。用自顶向下的视角看待机器人与材料之间的关系，我们可以在星际机器人的、软体机器人、微操作机器人中找到线索和答案。
说起自动化机器人，第一反应很多人会想到焊接，喷漆，码垛等机器人，工业制造2025浪潮的推动下，工业机器人无疑推向了新风口，而工业机器人工程师也成为万众瞩目的一个焦点，宏观角度来讲，机器人行业确实吸引了不少人才，大量的电气、机械、机电的人才都开始转向工业机器人行业。
1、电气设备学习，掌握PLC的构成原理，一般以西门子和三菱的比较普遍，熟悉伺服系统、变频器、传感器、触摸屏等技术，能熟练运用伺服系统、变频器、传感器和触摸屏等装置，气动、电气控制与PLC编程技术，能根据生产线的工序要求，编制、调整机器人工作站控制程序。通俗地讲，就是要了解工业机器人本体，想把工业机器人结合实际工况灵活操作起来，就需要周边设备和工控系统的结合，工业机器人不是孤立工作的，相当于一条柔性生产线，一个工业机器人工作站（上下料，焊接，喷涂，装配，码垛），比如焊接种类特别多，分为手弧焊，埋弧焊，钨极氩弧焊，熔化极保护焊等，移动导轨，这些角色互相配合，就需要PLC编程来协调，PLC是工业自动化的灵魂，犹如人的大脑，通过编写程序，对工业机器人本体以及外围设备控制，所以，学工业机器人技术得学PLC编程，有些人开始纠结甚至抓狂了，如果只是工业机器人维护操作，安装调试类，PLC编程就没那么深入要求了。
说得通俗一点，好比一名技术型业务员，对自家的产品肯定是如数家珍，又回到大家纠结的能不能自学机器人编程的问题，天天蹲在家里，机器人摸不准看不见的，编程是要跟实操结合的，实操能看到机器人运作的情况，而且等实际就业操作，人家也不敢让你碰啊，机器人成本昂贵，一不小心编几下，错了，机器人随时可能报废的，所要了解工业机器人品牌（ABB，安川，KUKA，发那科，国产），工业机器人故障排除，机器人坐标系应用，机器人圆弧指令，机器人搬运，码垛，机器人IO应用，机器人碰撞检测等，更高级的就是系统集成应用了，要懂工控PLC控制工业机器人的运行。
主要学习机械制图CAD、电子线路CAD绘图设计技术，能读懂机器人应用系统的结构安装图和电气原理图，一般CAD绘图软件可以自学，但要耐得住性子，不能一点搞不懂就急躁，越急越乱套，所以，平常心去应对难题。
4、工业机器人机械装配技术，能拆装维护保养工业机器人及应用系统设备，排除简单设备故障，掌握工业机器人系统集成技术，能根据机器人应用方案要求，安装调试机器人及自动化生产线，这一块能在实际项目中练习就在实际项目中练，因为设计到柔性生产线的设计。
机器人用到的东西比较多，有视觉传感，神经网络计算等，用到的执行部分的控制是plc,可以控制机器人手臂等动作，我在自动化领域有10年的工作经验了，对机器人执行动作的部分plc有经验，我把十年来的经验总结了一下，大家可以看看我的这篇文章:
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