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机器人控制系统PLC是怎么产生的
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绿地蓝天白云
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绿地蓝天白云
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我不知道你说的是那种
如果是工业机器人，不是PLC控制的
视觉系统等
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就记得有一幕:中病毒了还是怎么的，机器人（生化人？反正跟人长一样的）很多很多一个一个倒下，大街上，地铁里都是，很木地倒了一大片
布鲁斯·威利斯未来战警
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机器人控制该怎么入门
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对于工科领域来说，脱离实践的学习都是肤浅的，对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术，他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实，那么实践更是必不可少了。对于普通学生入门来说&一款合适的机器人平台 + 入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。对于一个有控制基础，需要现学现用的工作者来说，啃一本诸如《现代控制工程》的书籍，在工作者演练，下面的平台内容直接略过。关于平台的选择和相应的学习教程，我放在最后，防止大图分散了重点。先结合机器人来说一下控制。对于设计任何一个控制系统来说，需要了解自己的输入、输出、控制元件，和算法。在一个简易的机器人系统里，分别对应的原件是：输入 --- 传感器 （声呐，红外，摄像头，陀螺仪，加速度计，罗盘）控制元件 --- 电机&控制算法 --- 控制板 （小到单片机，大到微机）输出 --- 你的控制目标 （比如机器人的路径跟踪）对这四方面都有了解之后，才能基本对机器人的控制有一个较为感性的认识。这是入门的基础。如果你对输入和输出做一个测量，比如用电机将某个轮子的转速从10加速到100，把这个测量勾画出来，那么这一个响应曲线。如何将电机准确快速地从10加速到100，这就需要一个简易的反馈控制器。上面所说的各个传感器元件，都有廉价版可以购买学习，但随之引入的问题就是他们不精确，比如有噪声。消除这个噪声，你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声，比如加入滤波单元。上面说这么多，只是想表达，理论和算法都是有应用背景的，但同时，学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门，甚至可能走偏门，觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好，但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统，恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论，但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候，才真正建立了我自己对机器人控制的理解。推荐的那本《现代控制工程》是一本非常经典的专业书籍，需要理论知识，再进行详细的学习。我的建议是先玩，玩到需要时，认真学习这部分理论。-----------------------------------------------------------------------------------------------------推荐一些机器人平台。核心都涉及到运动控制。基于arduino的机器人平台是最大众的平台了，这是一个开源社区，很多关于机器人的简易设计和控制算法实现都能在google得到。淘宝arduino机器人，包括arduino控制板和各类简易传感器，几百块之内钱都能得到。同时推荐一下Udacity上的Robotics课程，基于arduino也都能实现完成。国外的有些Robotics课程使用的都是Lego Mindstorm作为实验平台（略土豪版）。红外，声呐，陀螺仪这些传感器Lego都有，同时它的电机也可以实现闭环控制。Imperial College London的Robotics课程就是以Lego为实验平台的，Andrew Davison的课件上所有的理论都可以用Lego实现Andrew Davison: Robotics Course。如果这些都玩腻了，可以试试玩一个机器人飞行控制，比如四旋翼飞机。飞行器是六自由度控制，因此比小车要更加具有挑战性，也需要更精确的控制系统。下面这是我以前的一个四旋翼DIY，基于arduino MultiWii的。依旧淘宝四旋翼飞行器。MultiWii是一个基于arduino的开源飞控平台，所有c代码都可得，不多于一两万行。如果把这些都研究透了，相比已经是专业水平了。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。与棋类运动和电脑游戏不同，在机器人运动控制领域运用增强学习方法主要有以下三个难点：
1.“高”，即状态和行为维数高。比如让机器人为我们端杯水，需要增强学习算法提供如下的最优运动控制策略：凭借具有深度、鱼眼和普通图像拍摄功能的实感TM摄像头获得图像，分析出人和杯子的方向、距离、姿态以及人的表情，并通过听觉获得人发出命令的方位和急促程度，从而控制机器人（机械腿或底盘）走到人的面前；借助机器人手获得重量、温度、滑动信息，依据人手的方位控制机器人手臂和手指各关节的实时角度。这个过程所涉及的状态和行为的维数以百万计，而对每个状态行为进行价值（如人的满意度）计算也非常困难。
2.“大”，即状态信息误差大。棋类运动中的状态（盘面）信息完全准确，但机器人所面对的状态信息，大多存在明显误差。如在递水这个场景中，我们所获得的人和杯子的方向、距离、姿态以及人的表情、动作信息都存在误差。误差可能是由机械振动或机器人运动等因素造成，也可能是因为传感器精度不够高，存在噪声，亦或是由于算法不够精确。这些误差都增加了增强学习的难度。
3.“少”，即样本量少。不同于人脸等图像识别任务中动辄百万的训练样本，机器人增强学习可获得的样本数量少、成本高，主要原因是：机器人在运动过程中可能出现疲劳和损坏，还可能会对目标物或环境造成破坏；机器人的参数在运动中会发生改变；机器人运动需要一定的时间；很多机器人学习任务需要人的参与配合（如上述递水场景中需要有人接水）。这些都使得获得大量训练样本十分困难。
三种解决方法
面对上述困难，我们难道就无计可施了吗？当然不是，科学家们提出了一整套解决问题的思路，主要有如下三点：
一个融合了“虚、先、近”三种策略的机器人运动控制增强学习框架
1.“虚”，即采用虚实结合的技术。我们可以通过程序虚拟出环境让机器人进行预训练，以克服实际采样过程中可能出现的种种难题。虚拟软件不但能模拟机器人的完整运动特性，如有几个关节、每个关节能如何运动等，还能模拟机器人和环境作用的物理模型，如重力、压力、摩擦力等。机器人可以在虚拟环境中先进行增强学习的训练，直到训练基本成功再在实际环境中进一步学习。虚实结合的增强学习主要面临两个挑战。一个是如何保证虚拟环境中的学习结果在实际中仍然有效。面对这一难题，我们可以对虚拟环境与实际环境中的差别进行随机性的建模，在虚拟环境中训练时引入一些噪声。另一个挑战是如何实时获得外部环境和目标的虚拟模型，最新的深度摄像头可以帮助我们解决这个问题。
2.“先”，即先验知识。引入先验知识可以大幅降低增强学习优化的难度。先验知识有很多种，但对于机器人而言，获得先验知识比较有效的途径是“学徒学习”，即让机器人模仿人的示教动作，再在应用中通过增强学习优化。由于机器人运动所面临的状态维数极高，通过手工输入知识非常困难，而人做示范则较为方便，还降低了先验知识引入的门槛，不太了解机器人技术的人也可以进行。示教主要有三类方法：一是由人拖动机器手做动作；二是使用专门的运动捕捉设备获得人的动作；三是直接使用深度摄像头获取人的动作。从长远看，第三种方法会成为以后的发展趋势。
3.“近”，即近似。由于机器人运动控制的状态维数高、样本少且存在误差，所以将维数高的状态近似为不丢失主要信息又能增加可训练性的函数就成为一项重要的选择。使用近似方法提高增强学习算法性能的一大热点就是将深度学习技术与增强学习相结合所形成的深度增强学习技术，此技术直接将机器人的状态（如传感器和关节状态输入）通过高层的卷积神经网络映射为机器人的动作输出，大大提高了机器人基于增强学习进行运动控制的性能。该技术在近两年来取得了突破性的进展。
上述解决方法为增强学习在机器人动作控制领域的应用打开了大门，成为机器人研究的重要方向之一，但目前还存在许多实际难题亟待解决。科研人员正在对深度增强学习、学徒学习（模仿学习）和虚实结合学习方面进行一系列探索。
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