斯坦福公开课：机器人学基础-第一讲

"斯坦福大学公开课程-机器人学的第一课，由Oussama Khatib教授主讲，探讨了机器人学的基础，包括数学模型在多种方式下如何表示机器人系统，以及如何通过模拟控制人类形态的机器人。课程提到了控制系统设计，如如何控制机器人的手从一个位置移动到另一个位置，并讨论了定位机器人所需的传感器，如GPS的应用和其能测量的参数数量。" 在"Introduction to Robotics"这门课中，Oussama Khatib教授引入了机器人学的基本概念，强调了构建用于机器人系统模拟的数学模型的重要性。这些模型不仅涉及动力学，还涉及到如何通过电机和扭矩控制来使机器人运动。教授以一个需要控制的机器人手臂为例，提出了控制问题的核心：如何使机器人的手准确地从一个位置移动到另一个位置。 控制机器人运动的过程中，首要任务是确定机器人的位置。这就需要用到传感器技术。教授提到了GPS作为定位的一种手段，询问学生如果在机器人上安装GPS，能够测量多少个参数。GPS（全球定位系统）通常可以提供纬度、经度和海拔高度三个主要参数，但在机器人学应用中，可能还需要考虑速度、方向角甚至是精度等其他参数。 此外，除了GPS，机器人可能还需要其他的传感器，比如视觉传感器（如摄像头）来获取环境信息，力传感器来感知接触和力量，以及陀螺仪和加速度计来确定姿态和运动。这些传感器的数据融合对于实现精准的机器人定位和运动控制至关重要。 课程内容暗示，学习机器人学不仅仅是关于机械设计，还包括了控制理论、传感器技术、信号处理和数据分析等多个领域的交叉。在深入研究之前，学生需要建立扎实的数学基础，包括但不限于向量代数、微积分、动力学和概率统计等，这些都是理解和设计机器人控制系统的基础工具。 在后续的课程中，我们可以期待教授会详细讲解如何构建这些数学模型，如何进行运动规划，以及如何将这些理论应用于实际的机器人控制系统中。通过这样的学习，学生不仅可以理解机器人操作的基础，还能掌握解决实际问题的能力，为未来在机器人领域的工作打下坚实的基础。