¿Qué estudiar para entrar en robótica? [cerrado]

Soy consultora profesional de investigación robótica, con 30 años de experiencia trabajando para organizaciones como SRI International y JPL.

Al igual que las computadoras, la robótica tiene una división bastante fuerte entre el software y el hardware . El Hardware se subdivide en actuadores y sensores.

Si hubiera dicho "Quiero entrar en computadoras", explicaría que solo unos pocos ingenieros de hardware realmente diseñan y construir computadoras físicas most la mayoría de los investigadores asumen que el hardware y el firmware ya se han construido, y luego se preocupan por el software how cómo hacer que el sistema realmente funcione.

De manera similar con los robots, la construcción del hardware es un trabajo para los ingenieros mecánicos (para diseñar la estructura y la disipación de calor), con pequeños bits y piezas para los ingenieros eléctricos de potencia (para especular los motores) y los ingenieros informáticos (para diseñar el silicio del firmware). Robots de última generación también use diseñadores industriales(para que los exteriores se vean bonitos y los interiores encajen bien).

Las áreas de investigación para el diseño de actuadores incluyen manos con dedos; tentáculos; alas de colibrí y otras aves e insectos; ruedas elásticas; patas; diseños no electrónicos para áreas de alta radiación; e instrumentos quirúrgicos.

Con cámaras en cada teléfono celular, los sensores de visión son en su mayoría un problema resuelto en este punto. Las áreas de investigación para diseño de sensores incluyen smart piel táctil flexible, sensores de ondas cerebrales y otros sensores biomédicos. Todavía hay espacio para buenos sensores de fuerza también. Estos caen en los ámbitos de la ingeniería de materiales, ingeniería informática, ingeniería mecánica e ingeniería biomédica.

Para conducir los actuadores correctamente para que no se sacudan, se necesita un ingeniero de teoría de control. Comience con transformadas de Fourier para que pueda entender las transformadas z. La curva de aprendizaje en este las matemáticas son extremadamente empinadas, y las carreras son bastante pocas, así que o bien tienes que nacer para ser un ingeniero de controles o deberías dejar que alguien más maneje estos detalles de nivel inferior por ti.

El procesamiento de señales , para los controladores de sensores de nivel medio y bajo, ha estado bajo el dominio del EEs históricamente. Esto se abre camino hasta el procesamiento de imágenes, que cae bajo la ciencia de la computación, y luego la comprensión de la imagen, que está en la rama A. I. de CS.

Sin embargo, como yo mencionado, el hardware, el firmware y los controladores son todos los detalles de fabricación que se resuelven una vez y luego se venden para siempre. Cualquiera puede comprar un Lego o un kit de Bioloides en el estante ahora, y empezar a trabajar con motores. No es como en 2006, cuando el robot humanoide Fujitsu HOAP con el que estábamos trabajando en JPL era un especial de custom 50,000 por encargo.

La mayor parte de lo que considero el trabajo realmente interesante comienza asumiendo que el hardware y los controladores ya se han logrado--y luego, ¿qué es lo que hacer con el sistema? Esto está completamente en el ámbito del software.

Software robótico El control comienza con simuladores 3D, que a su vez se basan en cinemática hacia adelante; finalmente, cinemática inversa; dinámica, si te apetece; y simulaciones de motores físicos. Las matemáticas aquí se centran alrededor de ubicaciones [posición + orientación], que se representan mejor mediante el uso de matrices de transformación de coordenadas homogéneas [4x4]. Estos no son muy difíciles, y se puede obtener una buena antecedentes en ellos de cualquier libro de texto de gráficos por computadora. Asegúrese de seguir la religión de post-multiplicación por matrices que terminan en un vector de columna a la derecha; esto le permite encadenar la cinemática de la base a la cintura al hombro al codo a la mano de una manera que podrá entender. Los primeros libros de texto propusieron premultiplicar usando vectores de fila, porque pensaron que no haría una diferencia. Lo hace.

Por supuesto, los motores de física requieren un conocimiento decente de física.

El procesamiento de nivel superior se realiza utilizando inteligencia artificial, generalmente sistemas basados en reglas. El procesamiento del lenguaje natural también puede vincularse en lingüística y fonética. El reconocimiento de voz y la generación de voz son de nuevo en su mayoría procesamiento de señales, enseñado en EE y CS. Los avances recientes trabajan en Big Data, que utiliza estadísticas, razonamiento bayesiano y basa los espacios vectoriales (de las matemáticas).

La robótica aún no ha estallado. Todavía está en el los teléfonos celulares estaban en el nivel cuando Gordon Gecko estaba caminando en la playa hablando en un "teléfono portátil" del tamaño de un zapato. No veo que los robots se vuelvan omnipresentes antes de 2020. Alrededor de 2025, ser un programador de robots tendrá tanta demanda como ser un programador de aplicaciones lo es hoy en día. Estudiar mucho A. I. Empezar temprano.

Buena suerte. Espero que esto ayude.

Diseño de sistemas de robots humanoides de última generación a partir de 2006 [cortometraje]: http://www.seqcon.com/caseJPL.html

Muy diagrama de bloques de alto nivel de componentes [gráfico]: http://www.seqcon.com/images/SystemSchematic640.gif