機器人怎麼學

1. 學做機器人如何從零開始

C就夠了。抄現在有很多襲套件，機器人的技術，門檻已經很低了。不會匯編也可以，先入門後面慢慢再提高。
機器人只是單片機的一個應用而已，機器人全靠單片機來控制。
入門建議選開源的Arino，用的就是C語言，把AVR單片機的底層操作都封裝好了，簡單易用，在淘寶上搜一下Arino，很多套件可以選的，價格也便宜。
推薦幾個網站www.roboticfan.com，www.robotsky.com，www.robotdiy.com。

2. 樂高機器人課怎麼學習

童程童美智能機器人編程課程（樂高機器人），面向6-18歲青少年兒童，回選用樂高EV3和答WEDO作為教具，基於丹麥樂高公司和美國麻省理工學院合作研發的官方制定課程體系，藉助5C教學方法、雙師課堂優勢、小組作業、安全環保的教具、趣味的比賽形式，使孩子們發揮出天生的創造力和想像力，培養團隊精神、解決問題能力、應變能力、表達能力、社交能力等，幫助他們從容應對21世紀所帶來的新挑戰。

3. 想學習機器人視覺怎麼學，能給個詳細具體的學習步驟嗎別跳太遠。

工業級機器人還是智能圖像處理開發，工業級機器人應用的一般做2d補償，版分兩步，相機標定，權讓相機和具體平面坐標系相對應，即相機ccd曝光的像素點和具體坐標系的距離做對應，x，y坐標方向對應，第二步，旋轉中心對應，即工件有旋轉偏移的時候，旋轉補償量如何計算，發那科機器人有完善的集成視覺，按照用戶手冊進行標定，特徵製作，抓取偏移，如果是第三方集成相機，如基恩士，康耐士等都有各自標定和計算偏移值的方法，總體來說分為坐標偏置法和絕對坐標法，坐標偏執法形象的說就是偏移坐標系，機器人認為你工件沒動，桌子（坐標系）動了，偏移量載入到坐標繫上，需要相機坐標和機器人基座標對應起來，進行坐標的向量或矩陣變換，需要第三方軟體具備相關應用功能或演算法開發，第二種較常用，是絕對位置法，即機器人認為桌子（平面偏移坐標系）沒動，工件相對於原來的基準工件移動了，相機反饋給機器人工件在特定坐標系下的x，y值，機器人計算兩坐標的差值，取得偏移，載入到基準抓取點上，這種方法需要機器人設置工具坐標參考點，並把參考點設置在抓取工件的旋轉中心上，且相機坐標系和機器人坐標系也應對應起來（擁有相同坐標原點，和方向）

4. 機器人課程怎麼樣呀想讓孩子去學機器人

初級班機器人課程：
授課對象大致為5-7歲的青少年。此階段採用的是樂高WEDO2.0。此階段的孩子，主要是在認識機器人搭建配件，掌握機器人搭建技巧後，能夠獨立搭建機器人、四驅車等獨立作品。並熟練掌握搭0建中的物理學原理，如「齒輪傳動原理、杠桿原理、滑輪、能量守恆原理」等。為以後學習機器人編程打下堅實基礎。繼而為將來參加FLL/VWX等國際賽事蓄力。
中級班機器人課程：
授課對象大致為8-9歲青少年。中級班期間，孩子們要認識機器人編程，LEGO—EV3搭建與圖形化編程等編程知識。熟悉並掌握機器人編程中的方法，原理，技巧，以及機器人裝置，如「棘輪裝置」等。以此為機器人高級課程ROBOTC，VEXIQ等打下扎實基礎。零件豐富多樣，學生可以自由發揮搭建、構造個性化的機器人，並參與實驗；含有控制器、觸碰感測器、超聲波感測器、陀螺儀感測器、光電感測器、馬達等，使機器人更形象生動；通過編程，實現機器人的自動避障、自動尋路、自動檢測、識別、抓取物體等多種功能；課程科學系統化，由簡到難，邏輯逐漸延伸擴散。
高級班機器人課程：
針對10-18歲青少年開展。此階段的孩子要學習機器人VEX/VEXIQ/ROBOTC編程知識，將科學(Science)、技術(Technology)、工程(Engineering)、數學(Mathematics)的學習進行整合。課程內容會包括各種類型的結構件，學生可以自由發揮，學會了解各種機械結構。學習了解控制器、遙控器、碰觸感測器、距離感測器、角度感測器、顏色感測器、智能馬達等。學會通過編程式控制制感測器、驅動馬達，實現機器人的自動避障、自動尋路、自動檢測等多種功能。要求具備參加VEX/VEXIQ等機器人世界錦標賽的能力和水平，隨時可以參加機器人世界錦標賽。通過系統的教程對孩子提供各方面培養：動手能力、物理搭建、邏輯思維、編程實踐、團隊合作等。

5. 怎麼教vector機器人學中文啊

怎麼教vector機器人學中文啊

6. 想學習KUKA機器人編程 怎麼開始啊 大神指教

各廠商的機器人編程語言各不相同。
從風格上來講，主要分歐美的，比如KUKA,ABB；和日版本的，比如權MOTOMAN, FANUC。兩大類
其區別是歐洲人認為你應該先在電腦上編程，再去用示教盒設定工具點坐標和機器手姿態。日本人認為你應該先用筆記本把思路寫下來再用示教盒一點一點吧程序按出來。
具體到編程語言風格上講，歐美的類似高級語言（相對來說），類似C或者Python。日本的感覺很像匯編一些，如果你用過數控機床應該就很熟悉。

但現在即使是日本的，也在向離線編程與圖形化的方向發展。亦即，將項目的三維圖（Pro E, CATIA, SolidWorks等）導入離線編程軟體中，然後規劃動作模擬路徑，直接進行編程。

但實際上，實際項目中，編程時更多考慮的是與其他設備的配合以及怎麼優化動作。

所以，樓主想學習機器人編程，可以先了解一下面向對象編程，然後多去裝配車間，與工人交流，觀看設備測試。在工作中學習，保持壓力的狀態下是最高效的。

7. 怎麼學習水下機器人的原理

博雅工道推出面向中高抄校教育市場的拼裝版水下機器人創客套件ROBOLAB-ROV。此套件採用模塊化設計，將骨架結構、功能模塊設計為可擴展、開源器件，可靈活拼裝出多種水下機器人形態。該產品搭配輔助教材，用於高校編程學習、實踐教學和科學實驗等。

8. 如何學習機器人的製作方法

計算機科學與技術抄專業就業方向與就業前景分析 本專業培養和造就適應現代化建設需要。德智體全面發展、基礎扎實、知識面寬、能力強、素質高具有創新精神，系統掌握計算機硬體、軟體的基本理論與應用基本技能，具有較強的實踐能力

9. 如何更好地掌握機器人學習

如何更好地掌握機器學習
Colorado是伯克利大學的在讀博士，同時也是Metacademy的創始人。Metacademy是一個優秀的開源平台，許多專業人員共同在這個平台上編寫wiki文章。目前，這些文章主要圍繞著機器學習和人工智慧這兩個主題。
在Colorado的建議中，更好地學習機器學習的方法就是不斷的通過書本學習。他認為讀書的目的就是讓心中有書。
一個博士在讀生給出這樣的建議並不令人驚訝，以前本站可能還推薦過類似的建議。這個建議還可以，但我不認為適用每個人。如果你是個開發者，想實現機器學習的演算法。下面列出的書籍是一個很好的參考，可以從中逐步學習。
機器學習路線圖
他的關於機器學習的路線圖分為5個級別，每個級別都對應一本書必須要掌握的書。這5個級別如下：
Level 0（新手）：閱讀《Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight》。需要了解電子表格、和一些演算法的高級數據流。
Level 1（學徒）：閱讀《Machine Learning with R》。學習在不同的情況下用R語言應用不同的機器學習演算法。需要一點點基本的編程、線性代數、微積分和概率論知識。
Level 2（熟練工）：閱讀《Pattern Recognition and Machine Learning》。從數學角度理解機器學習演算法的工作原理。理解並調試機器學習方法的輸出結果，同時對機器學習的概念有更深的了解。需要有演算法、較好的線性代數、一些向量積分、一些演算法實現經驗。
Level 3（大師）：閱讀《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》。深入了解一些高級主題，如凸優化、組合優化、概率論、微分幾何，及其他數學知識。深入了解概率圖模型，了解何時應該使用以及如何解釋其輸出結果。
Leval 4（宗師）：隨便去學吧，記得反饋社區。
Colorado針對每個級別中列出的書中章節閱讀建議，並給出了建議去了解的相關頂級項目。
Colorado後來重新發布了一篇博客，其中對這個路線圖做了一點修改。他移除了最後一個級別，並如下定義了新的級別：好奇者、新手、學徒、熟練工、大師。他說道，Level 0中的機器學習好奇者不應該閱讀相關書籍，而是瀏覽觀看與機器學習有關的頂級視頻。
機器學習中被忽視的主題
Scott Locklin也閱讀了Colorado的那篇博客，並從中受到了啟發，寫了一篇相應的文章，名為「機器學習中被忽視的想法」（文中有Boris Artzybasheff繪制的精美圖片）。
Scott認為Colorado給出的建議並沒有充分的介紹機器學習領域。他認為很少有書籍能做到這一點，不過他還是喜歡Peter Flach所著的《Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data》這本書，因為書中也接觸了一些隱晦的技術。
Scott列出了書本中過分忽視的內容。如下所示：
實時學習：對流數據和大數據很重要，參見Vowpal Wabbit。
強化學習：在機器人方面有過討論，但很少在機器學習方面討論。
「壓縮」序列預測技術：壓縮數據發現學習模式。參見CompLearn。
面向時間序列的技術。
一致性預測：為實時學習精確估計模型。
雜訊背景下的機器學習：如NLP和CV。
特徵工程：機器學習成功的關鍵。
無監督和半監督學習。
這個列表很好的指出了機器學習中沒有注意到的領域。
最後要說明的是，我自己也有一份關於機器學習的路線圖。與Colorado一樣，我的路線圖僅限於分類/回歸類型的監督機器學習，但還在完善中，需要進一步的調查和添加所有感興趣的主題。與前面的「讀這些書就可以了」不同，這個路線圖將會給出詳細的步驟。

10. 小學生機器人編程如何入門

國內在這方面還屬於剛起步，也沒有系統的教學，但是有很多公開課可以嘗試學習一下，ios也有很多應用，能夠教孩子進行編程入門的教學。