控制演算法自學

❶ 0基礎學習Python大概需要多長時間

Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。系統學習一般在5-6個月。

❷ 小學生機器人編程如何入門

對於工科領域來說，脫離實踐的學習都是膚淺的，對於控制這種強調經驗的技術更是如此。如果去問一個程序員怎麼學習一塊技術，他必然讓你去多編程。機器人領域也是。如果想把基本功打扎實，那麼實踐更是必不可少了。

對於普通學生入門來說 一款合適的機器人平台 + 入門級的控制演算法進行試驗。同時深入地學習相應地理論知識。對於一個有控制基礎，需要現學現用的工作者來說，啃一本諸如《現代控制工程》的書籍，在工作者演練，下面的平台內容直接略過。關於平台的選擇和相應的學習教程，我放在最後，防止大圖分散了重點。

先結合機器人來說一下控制。對於設計任何一個控制系統來說，需要了解自己的輸入、輸出、控制元件，和演算法。在一個簡易的機器人系統里，分別對應的原件是：
輸入 --- 感測器 （聲吶，紅外，攝像頭，陀螺儀，加速度計，羅盤）
控制元件 --- 電機
控制演算法 --- 控制板 （小到單片機，大到微機）
輸出 --- 你的控制目標 （比如機器人的路徑跟蹤）

對這四方面都有了解之後，才能基本對機器人的控制有一個較為感性的認識。這是入門的基礎。如果你對輸入和輸出做一個測量，比如用電機將某個輪子的轉速從10加速到100，把這個測量勾畫出來，那麼這一個響應曲線。如何將電機准確快速地從10加速到100，這就需要一個簡易的反饋控制器。

上面所說的各個感測器元件，都有廉價版可以購買學習，但隨之引入的問題就是他們不精確，比如有雜訊。消除這個雜訊，你就需要在你的控制系統中引入更多的控制單元來消除這個雜訊，比如加入濾波單元。

上面說這么多，只是想表達，理論和演算法都是有應用背景的，但同時，學習一些暫時無法應用的演算法也並不助於入門，甚至可能走偏門，覺得越復雜越好。所有的工程應用者都會說某某演算法非常好，但是經典還是PID。倘若不親手設計一個PID系統，恐怕真的領略不到它的魅力。我大學本科的控制課程包含了自動控制理論和現代控制理論，但是直到我設計一個四旋翼無人機的時候，才真正建立了我自己對機器人控制的理解。

推薦的那本《現代控制工程》是一本非常經典的專業書籍，需要理論知識，再進行詳細的學習。我的建議是先玩，玩到需要時，認真學習這部分理論。

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推薦一些機器人平台。核心都涉及到運動控制。

基於arino的機器人平台是最大眾的平台了，這是一個開源社區，很多關於機器人的簡易設計和控制演算法實現都能在google得到。淘寶arino機器人，包括arino控制板和各類簡易感測器，幾百塊之內錢都能得到。

同時推薦一下Udacity上的Robotics課程，基於arino也都能實現完成。國外的有些Robotics課程使用的都是Lego Mindstorm作為實驗平台（略土豪版）。紅外，聲吶，陀螺儀這些感測器Lego都有，同時它的電機也可以實現閉環控制。

Imperial College London的Robotics課程就是以Lego為實驗平台的，Andrew Davison的課件上所有的理論都可以用Lego實現Andrew Davison: Robotics Course。如果這些都玩膩了，可以試試玩一個機器人飛行控制，比如四旋翼飛機。飛行器是六自由度控制，因此比小車要更加具有挑戰性，也需要更精確的控制系統。下面這是我以前的一個四旋翼DIY，基於arino MultiWii的。依舊淘寶四旋翼飛行器。
MultiWii是一個基於arino的開源飛控平台，所有c代碼都可得，不多於一兩萬行。如果把這些都研究透了，相比已經是專業水平了。
以上機器人家上看到的，望採納，謝謝