python扫地机器⼈开发_智能机器⼈软件⼯程师学习路线
0、引⾔
很多朋友对机器⼈软件开发和⼈⼯智能感兴趣，不知道怎么学习，传智播客武汉校区在今年3⽉份开设了⼀期智能机器⼈软件开发⼯程师就业班， 在这⾥我把就业班的学习曲线给⼤家介绍⼀下!0基础⼩⽩也能学会的⼈⼯智能课w ww.bilibili
1、python基础
不管有没有编程基础的童鞋， 我都推荐⼤家先去学Python ，Python像⼀把瑞⼠军⼑， 你可以⽤他⼲很多东西，⽐如⾃动回复邮件、⾃动收集信息。
Python⼜⾮常简单容易理解。 只要把解决问题得过程想明⽩，很容易就能转化成对应的代码。
只需要4天我们就能掌握， python基础，算数运算符，变量， 输出和输⼊，条件语句，循环，元组，字典等知识点，熟悉常⽤的控件， ⽂本标签，编辑框，按钮，布局，信号，槽等技术。
很多学员是零基础的 ，学习 python 第⼀周，可以做出来简单的学⽣管理系统，⽕车票查询系统。
2、⾯向对象
python是⼀门⾯向对象的语⾳，⾯向对象是重要的编程思想，接下来我们通过坦克⼤战这种经典的游戏来让⼤家掌握⾯向对象的思想。
看看第⼆周，⼤家的成果吧。
3、⾼等数学
线性代数的重要性需要特别强调。⼀般来说，优秀的⼯程师和科学家在职业⽣涯中⼀定要掌握⾼等数学，线性代数，梳理统计，矩阵的乘法、向量的乘法、向量的内积、变化率的求导、概率论和极限。要想掌握机器视觉和⼈⼯智能， 成为年薪30万以上的⼯程师， 懂⾼等数学和线性代数，这是必备基础。
小白学python买什么书看看第三周，⼤家的成果。
综合运⽤矩阵运算，反向传导，梯度下降，实现⼩车的⾃动驾驶， 这是深⼊理解⼈⼯智能课程的基⽯。
4、⽹络编程和多线程
⽹络技术是机器⼈⼯程师必备的技能，多线程也是能最⼤发挥程序效率的必备技能，掌握udp，tcp和s
ocket这是编写通讯模块的重要基础， 后⾯我们编写⼯业3d相机和机械臂驱动，都需要基于socket进⾏编程。
看看第四周，⼤家的成果
我们从⾼级课程开始，采⽤纯ubuntu系统上课， 利⽤多线程和socket和qt计算，我们⾃⼰实现了局域⽹内的屏幕⼴播软件，实现了讲师屏
幕共享个每个学⽣。上课⽤的屏幕共享软件，就是我们⾃⼰开发的!
5、HTML和爬⾍
HTML和Javascript也是机器⼈⼯程师必备的技术，⽽不只是软件⼯程师的玩具。web技术实际上已经渗透到了编程的⽅⽅⾯⾯，另外⼤量⽹络上的数据我们需要能够抓取下来，做数据分析，为机器学习，数据挖掘打下坚实的基础。
第五周，⼤家的成果！
6、数据清洗和挖掘
数据库是重要的数据存储和查询⼯具，机器学习，⼈⼯智能都需要跟⼤量的数据打交道， 如何优雅的管理和处理数据是我们需要掌握的内容， 我们讲解常⽤的mysql数据库和嵌⼊式领域⾮常流⾏的sqlite数据库
第六周： 学⽣掌握 数据库概述 客户端使⽤ 数据库操作 表结构的创建和修改 表数据的增删改查
where,order,group，分页，连接查询，外键，视图，事务, 索引 等数据操作技术。
到这⾥
你已经成长成为
⼀个初出茅庐的新兵
可以准备进⼊
智能机器⼈软件⼯程师
分离的数据库怎么还原开发的⼤门了
★机器⼈领域四⼤问题感知。视觉传感器、图像传感器、激光雷达、各种传感器技术。
规划。⼈⼯智能、知识表达、路径规划、任务调度、机器学习等。
⾏动。运动学、动⼒学、开环控制，闭环控制、pid控制等。
数学基础。最优估计、微分⼏何、概率论等。
7、Linux
IT⾏业的程序员都会争论⾼级语⾔和低级语⾔哪个好，Linux和Windows哪个好，⽽对于机器⼈⼯程师来说，我们是⼯程师，语⾔和操作系统都是⼯具， 哪个⼯具最顺⼿，我们就要优先学习哪个⼯具。从现在到可预见的未来⾥，Linux是机器⼈软件⼯程师最好的操作系统。原因是机器⼈操作系统ROS是基于Ubuntu开发的，在Ubuntu上运⾏最稳定。虽然window10 投⼊巨资打算⽀持ros， 但是⽬前来讲ubuntu是我们最好的选择。
我们的课程从c++开始全⾯切⼊ubuntu操作系统实验和授课。
第七周：
学⽣掌握装ubuntu操作系统，掌握shell脚本编程，双系统安装⽅法，⾃主解决各种显卡，⽹卡驱动，Linux内核问题。
8、c++实战编程
p ython我们说是瑞⼠军⼑，但是真要去造机器⼈，合适的⼯具并不是瑞⼠军⼑，⽽是C/C++这样简单粗暴的锤⼦和螺丝⼑般的⼯具。
⼯具最重要的是如何去使⽤， 我们⽤⼤量的案例，来教⼤家，带⼤家去使⽤⼯具。我们课程类⽐讲解python和c++的异同点， 短期内让⼤家掌握，clion开发环境，变量和常量，数组和Vectors，操作符和流程控制，字符和字符串处理 函数，Characters and
Strings，Functions，指针和引⽤，OOP -⾯向对象，操作符重载，继承，封装，智能指针，异常处理，IO和流 ，boost，STL模版技术等c++核⼼技能。
第⼋，九周：
c++和python融会贯通，学⽣可以⾃⼰编译c++⼯程为库⽂件，⽤python去调⽤c++代码。python写业务逻辑简洁明了，c++做核⼼算法，整洁⾼效。
9、cmake和makefile实战
c语⾔和c++语⾔从诞⽣到现在已经有⼏⼗年了， 很多前辈程序员写出了⼤量经典的框架和⼯具集， 学习编译⼯具理解Github存在的意义， 让前辈的代码融⼊到我们的⼯程中。
计算机c语言程序第九周： 学⽣能⾃主编译opencv， FFmpeg， pointcloud等经典c++项⽬， 并引⼊到⾃⼰⼯程中。
10、机器⼈操作系统
ROS( Robot Operating System，机器⼈操作系统)诞⽣于2007年，并很快在机器⼈研究领域掀起了ROS开发与应⽤的热潮，⽬前已经成为机器⼈领域的⽹红。
⾕歌、亚马逊、微软等众多知名公司已经⼴泛使⽤ROS系统，熟练掌握ROS操作系统，已经成为机器⼈开发的重要要求， 猎聘⽹上搜索ROS关键字， ⼤多数岗位起步⽉薪到达到1.5~2万元。
ROS在消费级领域应⽤⽐较多，但是在条件苛刻的⼯业级场景⾥⾯较少使⽤，CobotSys 库柏特操作系统是国内领先的⼯业机器⼈操作系统，相⽐ROS更适合解决⼯业领域的实际问题，CobotSys是有⼤规模⼯业场景落地的操作系统，通过实战学习⼯业场景机器⼈的落地。
第⼗周：
熟练使⽤pid原理， 联合使⽤c++和Python语⾔，完成扫地机器⼈的开发。
11、机器⼈学 & CobotSys仿真
odbc导入器怎么使用多⾃由度的机械臂的难点在于机械臂的运动学正反解、运动学控制和动⼒学控制，是⼀个建模分析和数值算法实现的问题。六关节机械臂⼯作原理，机器⼈坐标系，坐标变换与旋转矩阵，欧拉⾓四元数，机器⼈的DH表达，机器⼈关节空间与笛卡尔空间转换，机器⼈的正解和反解，这些都是属于机器⼈学的最基本的问题。我们花⼀周的时间为⼤家讲解，cobotStudio是机器⼈仿真模拟的利器。
第⼗⼀周效果：
12、相机成像和驱动
相机是机器⼈的眼睛，我们要学习不同相机的成像原理，不同光源对成像的影响，结构光相机，双⽬相机和普通rgb相机的使⽤场景，相机下位机程序的编写，相机驱动的编写等内容。
第⼗⼆周效果：
相机测距仪
13、机器视觉OpenCV
视觉是⼈类最为重要的感觉。要赋予机器⼈智能，第⼀步就是给机器⼈赋予视觉，随着科学技术和计算机计算的不断发展，主要解决视觉问题的图像处理系统得到了长⾜的发展，涌现出许多优秀的框架，
OpenCV是其中的代表。这⼀周课程学习图像卷积模糊、边缘梯度计算，⼀阶导数算⼦与⼆阶导数算⼦的运算，⾃定义滤波、⾼斯与椒盐噪声图像⽣成与图像去噪声增强，掌握直⽅图对⽐与反向投影技术，模板匹配等技术
第⼗三周学习效果：
⾃动驾驶，车道线识别。
14、3D视觉
2d的照⽚丢失了⼀个维度的数据，在某些特殊应⽤场景下，不能满⾜开发的需求，我们要引⼊3d的相机来进⾏更准确的识别，3d相机使⽤的技术包含，点云模型，pcl，点云数据的读取保存和可视化，点云的拼接，点云的矩阵变化，点云滤波，直通滤波，平⾯滤波，点云条件去除与轮廓去除，上采样和下采样，点云对齐，分割，拟合，2d与3d配置，传感器融合等。
gradle版本查看第⼗四周学习效果：
dreamweaver8网页制作15、深度学习实战
深度学习是⽬前很⽕的技术，但是⼤多数教程都是偏理论部分的，学完很难应⽤到真实的业务场景⾥
⾯，我们采⽤⽬前最主流的深度学习框架(pytorch)，讲解深度学习和卷积神经⽹络， 深度学习做重要的是组织数据集，评估模型和改善模型，这⼏块内容会作为我们课程的重点内容讲解。
第⼗五周学习效果：
⽣活垃圾分类，交通标志识别，⼈类表情感情识别等。
16、SLAM
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要⽤于解决机器⼈在未知环境运动时的定位与地图构建问题，我们课程会讲解slam算法原理，坐标变换与实时构图的过程，最终利⽤⽣成好的地图⽂件，完成AGV⼩车或者扫地机器⼈的⾃主导航
第⼗五周学习效果：
17、综合项⽬实战-机器⼈写字
项⽬简介
⼈⼿写数字，通过机器视觉识别数字的图像，让机器⼈模仿写出对应的数字。
项⽬特⾊
1、准备数据集
2、深度学习训练数据集
3、机器视觉获取图像和图像处理
4、识别数字，根据轮廓⽣成机器⼈运动轨迹，控制机器⼈写出数字
18、综合项⽬实战-机器⼈⽆序分拣
项⽬简介
在料框中，随机放置着若⼲相同类型的盒⼦，机器⼈需要逐个拾取盒⼦，并将盒⼦按照指定要求，重新摆放。项⽬特⾊
1、2D图像处理
2、机器视觉和机器⼈学的综合应⽤
3、3D点云处理
4、基于深度学习的物体分类与检测
5、运动规划
6、RCNN；Mask RCNN；多⽬标检测
7、视觉定位
19、综合项⽬实战-机器⼈跟随
项⽬简介
机器⼈识别跟随嫌疑⼈，⾃主导航避障，跟随嫌疑⼈。
项⽬特⾊
1、深度学习⼯具包使⽤
2、数据集采集
3、数据集分析
4、⼩车控制等。
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