来自《机器人工程师学习计划》，原文是大疆工程师YY硕对自己过去学习方式的一个总结。今天呈现给大家的文章，是经过小瓦君阅读理解后的整理版哦~
如果你有追踪小瓦君的文章，那么到现在为止，你已经知道要成为一个机器人工程师，在大学本科时期该做什么准备了。想要变得更优秀，你在研究生时期更应该努力...
研究生的时候，你的目标应该要比较清晰了，就是做一种机器人至少两年时间，并从中发掘出可以发表论文的知识点。
还记不记得小瓦君上周罗列出的书单？到了研究生的阶段你就可以精读了
不同的研究方向需要精读的书会有所不同哦！
如果研究机器人视觉定位，几种常用的定位算法：PTAM、ROS的标配VO、SVO、LSD-SLAM、ORB-SLAM，都必须自己学习之后全部跑一遍。
由于SLAM这两年很火，研究的人很多，所以网上可以参考的资料也很多，比如https://github.com/hcdth011/ROS-Hydro-SLAM，就在ROS上实现了几种定位算法的对比。
另外现在主流的SLAM算法，后端都是通过一种叫做g2o的优化算法来出效果的。而且g2o能够整合bundle adjustment和structure-from-motion这两大计算机视觉里的关键问题，是一种很好的计算思想，非常有必要学习一下g2o。
你可以用Simscape里面的刚体搭一个多自由度机械臂，然后通过Simulink仿真去学习机械臂的控制；也可以用Gazebo的URDF语言写一个机械臂，然后通过Gazebo和ROS的接口去控制机械臂；也可以用ROS里面的著名工具包MoveIt! Motion Planning Framework，不过Move It的问题是，只能仿真运动学，而不能仿真动力学。
研究生阶段还要培养的一个能力是借助各种工具仿真机器人系统的能力。但很多机器人系统真的造出来的话造价昂贵，需要在实际制造之前写一个比较真实的仿真系统出来测试算法。
多旋翼飞行器的仿真是非常简单的，基本不需要考虑什么接触力。但是多自由度机械臂基本都需要仿真接触力，没有与物理世界去交互的机械臂只有很小的实用意义。而能够自行运动locomotion系统，比如双足、多足机器人，则涉及到更多的接触力，多到接触力都会影响仿真系统的数值稳定性。
搭建一个仿真系统需要很强的系统建模能力和数值分析的能力，虽然Simulink、Gazebo、VRep提供了不同程度的工具简化你的工作，但是要让仿真系统能够稳定运行，必须要能深入其中的细节。
进入研二的你现在已经进入了一个很好的状态；
看到一个机器人，能够很果断地分析出它用了什么传感器、执行器、计算平台大概是什么量级。
看到一个新的算法，能够大约判断清楚它的执行流程，在什么环节做了优化。
看到一个新的没学过的知识，能够分析出它和你以前学过的什么知识有联系，你还需要再学什么才能弄明白这个知识点。
笔者在这里对几个领域给出一些建议。
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