机器人控制的书单&学习资源

分享一些机器人控制方面的学习经验。

说的不一定全、对，欢迎提意见！

感谢知友 @李淼 提醒，有必要提前说明列出这些书单并不意味着把它们都看了才能搞机器人研究，我列的单子只是我觉得比较好的，有很多我也没看完。我的研究过程感觉是学习与尝试同步进行，遇到一个问题就去学解决的方法。

知识体系

任何控制问题都有两方面：问题，手段。问题就是建模，指你如何用数学描述要解决的问题。在机器人控制里，就是1. 力学

2. 具体类型的机器人动力学

手段方面，现在主流的机器人控制方法包括三大类：1. 控制理论。2. 优化。3. 机器学习。把这些技能点加的差不多，机器人控制我觉得你就很牛了（我还远没有加满。。）。

推荐书单

下面是具体的书单：  

A. 力学：

修理论力学课，或者自学推荐中科大杨维紘（hong）教授的《力学》

B. 具体类型机器人动力学：B1 机械臂类，就是连杆多刚体机构，包括足式B1.1 最简单的：机器人运动/动力学，可以看斯坦福JJCraig教授的《Introduction to Robotics》前面几章B1.2 比较完整的：多刚体动力学，上一条是它的子集。推荐书籍 Featherstone R. 《Rigid body dynamics algorithms》B1.3 最完整的：Screw Theory，将力学各种量用群论描述分析，逻辑性非常强，体系完整。上一条是它的子集。但是比较难，除非你对数学很有爱，否则不用很早学它

B2 无人机类，请查看页面下方“学习资源”按钮“无人机”页面

C. 控制理论C1 传统控制理论 虽然叫传统，但是绝对不陈旧，实用性和反馈的思想都让它很值得认真学。推荐书籍《Feedback Control of Dynamic Systems》Franklin G这本是我导师给我推荐的，确实非常经典C2 现代控制理论 基于状态空间理论建立的学科，这个思想非常重要，要深入学。建议选课C3 控制理论的其他分支 有很多，找对你有用的学。个人觉得最有用的是这些：C3.1 最优控制 建议在学过凸优化后再来学它，理解会容易许多。推荐看一个叫Emo Todorov的教授写的东西，此人搞机器人但数学功底极其扎实，写的教程很清楚透彻。C3.2 非线性控制 要求不高的话会反馈线性化就够了，推荐书籍 李春文《多变量非线性控制的逆系统方法》我上过李老师的这门课，这本书讲得很清楚

C3.3 鲁棒控制 推荐书籍：周克敏《ESSENTIALS OF ROBUST CONTROL》有中文版貌似，周克敏教授是鲁棒控制领域的大佬

D. 优化D.1 凸优化 这是最基本又最重要的。推荐书籍：《Convex Optimization》Stephen Boyd，斯坦福的教材D.2 轨迹优化 最优控制和增强学习都是在讲轨迹优化。D.3 想更深入学的话，现在的我帮不了你了E. 机器学习

E.1 增强学习 其实是一种离散时间最优控制，这是机器学习学科离控制最近的。推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》，R.S.Sutton，MIT教授。这本书网上有网页版，对你没看错，网页版，不是电子版

E.2 想更深入学的话，现在的我帮不了你了（我的机器学习很渣 需要恶补）把这些学过，你看机器人控制、运动规划的论文应该就比较轻松了，就多读论文吧。

我讲的都是理论方面，应用方面（软硬件能力）我并没有想得很清楚，感觉自己是需要用啥就学啥，建议看其他硬件大神的回答。

文中涉及到的大部分资源电子版：

http://pan.baidu.com/s/10gQ9S

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