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作为一个机器人专业的研究生,究竟应该做些什么?

2015-10-01数码

非常同意

@冷哲

的回答。

有和题主相似的经历,试着回答一下。

本科是精密仪器与机械学系的机械工程与自动化专业,基本上以机械相关的为主,电路软件也都学学,本科非常能折腾,做了不少机器人的项目和比赛。硕士在CMU的机械系读的,基本在CS那边上课和做项目,现在PhD是在WPI的Robotics Engineering Program,主要做人机协作。大概背景是这样。

首先我觉得题主应该有自信,因为这种背景的好处是你已经接触到了机器人各个领域,虽然没有深入了解。可以试着画一个框图,来整理一下做机器人需要哪些部分。你会发现自己每一个部分都干过一些,如果有一个小的project,需要的技术都是成型的技术的话,你会很清楚的知道自己怎么实现它,虽然不见得做的最好,但是每一步都清楚,都知道该去搜什么,怎么弄起来。这是你的infrastructure,非常的重要。

其次,要弄清楚自己到底想做什么。是一个工程师,or 科学家。这个非常重要。国内的本科教育因为比较缺乏动手能力的培养,实际的project真的太少了,所以会给人一种错觉,把工程和科研弄混,把工程实践当成了搞科研。但是这一关我们必须要过,所以就只能多花时间一点点学。这也就是为什么题主会觉得研究生两年了什么都没学到了。因为在这两年过程中,我相信题主还是挺快乐的,因为一直在学「技术」,也就是锻炼工程能力,虽然很可惜,这本应该是本科干的。题主现在的困扰主要是在得到了这些工程能力之后,意识到自己并没有学到什么东西,这里的东西应该就是科研了。所以题主现在应该想清楚自己到底要做一个工程师还是做一个科学家。如果要做科学家,需要读PhD,然后选择一个方面去研究,如果是工程师,要考虑成为什么工程师,针对具体问题去学习了。举一个具体的例子,如果是做研究的话,同样是写代码,可能不需要考虑自己的代码有多么鲁棒,扩展性要多好,重点是能用,能展示你的算法的能力,展示你的想法就可以了。然后作为工程师,你要考虑的更多是如何实现一个产品级的功能。侧重完全不同。

对于选择什么去学习也非常简单。之前画好的框图可以拿出来了。里面应该有机械设计啊,控制啊,电路,perception啊,AI啊,甚至是材料,驱动器等等。然后自己根据自己的了解以及可能有的条件,选一个更加合适的。我当年虽然是机械出身,但是对AI方面更加感兴趣,硕士期间主要就去上那方面的课程,做相关的研究。转专业过程确实很痛苦,需要投入的经历非常大,多教教相关专业的朋友,多聊聊,会有帮助的。

最后放一个链接,是CMU Robotics Institute的硕士培养方案。

Robotics Institute: MS Program Curriculum 2014 Core Courses

Four of the courses must be drawn from the "Core Courses", one course from each of the following four areas. Note that this list of core course options is identical to the Core Course list required for the Robotics Ph.D. program at The Robotics Institute. Core courses taken during the Research Master’s program can be used to partially fulfill the Core requirements of the Ph.D. program if the Research Master’s student is later accepted and enrolls in the RI Ph.D. program.

  • Perception:

    vision, image sensors, range data interpretation, tactile and force sensors, inertial guidance, and other sensors. Core courses in Perception are 16-720 Computer Vision, and 16-722 Sensing and Sensors.

  • Cognition:

    artificial intelligence for robotics, including knowledge representation, planning, and task scheduling. Core courses in Cognition are 15-780 Graduate Artificial Intelligence, and 10-701 Machine Learning.

  • Action:

    kinematics, dynamics, control, manipulation and locomotion. Core courses in Action are 16-741 Mechanics of Manipulation, and 16-711 Kinematics, Dynamic Systems and Control.

  • Math Foundations:

    signal processing, optimal estimation, differential geometry, and operations research. There is one core course in this area: 16-811 Math Fundamentals for Robotics.

  • 可以看到主要把课程分为四类,感知,认知,行为和数学基础。前三类都有不同难度和侧重的课程,针对自己的兴趣选择。因为这个项目是主要在计算机学院下面,所以控制,机械设计,actuator方面是没有列进来的。