有哪些机器人控制方面的书单以及学习资源？
想要深入了解机器人控制？这份书单和学习资源，绝对够你啃！
如果你对机器人充满好奇，想亲手让它们动起来，或者已经在进行相关的研究和开发，那么掌握核心的机器人控制技术是必不可少的。这不仅仅是简单的“让它往前走”，而是涉及到动力学、规划、感知、反馈等等一系列复杂的系统工程。下面我为你精心梳理了一份份干货，希望能帮助你在这个迷人的领域里扎实前行。
经典理论打基础：那些不得不读的书
学习任何一个领域，从经典入手是稳妥之道。机器人控制也不例外，有几本书是绕不开的基石。
1. 《机器人学导论》（Introduction to Robotics: Mechanics and Control） by John J. Craig
为什么推荐它？ 这本书可以说是机器人学领域的“圣经”之一。它系统地介绍了机器人学的基本概念，包括机器人学的数学基础、运动学、动力学、轨迹生成、PID 控制等。这本书的优点在于讲解清晰，循序渐进，即使没有太多背景知识的读者也能较容易上手。它更侧重于机械臂这类工业机器人的控制基础。
怎么读？
打牢数学功底： 如果你对线性代数、微积分和一些基础的微分方程不熟悉，先花点时间复习一下。Craig的书里会有相关回顾，但最好能有自己的知识储备。
跟着例子走： 书中的例子非常丰富，一定要亲手推导和演算。很多概念只有在动手计算中才能真正理解。
与仿真结合： 在理解了运动学和动力学后，尝试用MATLAB/Simulink或其他仿真软件实现书中的模型，看看效果。
2. 《机器人学：建模、规划与控制》（Robotics: Modeling, Planning and Control） by Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo
为什么推荐它？ 这是一本更偏向于现代机器人控制的经典著作。它在Craig的基础上，进一步深入了机器人动力学，特别是拉格朗日和牛顿欧拉方法。更重要的是，它详细讲解了先进的机器人控制策略，如阻抗控制、自适应控制等，并涵盖了路径规划和逆运动学等重要话题。这本书的内容更为全面和深入，适合有一定基础的读者。
怎么读？
关注动力学部分： 动力学是理解机器人如何响应力的关键。仔细研读拉格朗日和牛顿欧拉方程的推导过程，理解其中物理量的含义。
探索高级控制： 阻抗控制、滑模控制等是解决机器人与环境交互问题的有力工具。理解它们的原理和适用场景。
学习规划算法： 如果你想让机器人能自主地在复杂环境中移动，路径规划是必不可少的知识。
3. 《现代机器人学导论》（Introduction to Modern Robotics） by Kevin M. Lynch
为什么推荐它？ 这本书的特点是采用了基于李群和李代数的统一框架来描述机器人运动。这种方法在数学上更为严谨和优雅，能够更好地处理机器人学中的各种几何问题，特别是对于有多个自由度的复杂机器人系统。它提供了理解机器人运动和控制的另一种强大视角。
怎么读？
拥抱李群李代数： 如果你对数学抱有兴趣，这绝对是值得深入钻研的部分。理解SE(3)群以及SO(3)群的意义，以及它们与齐次变换矩阵的关系。
关注运动描述： 李群李代数在描述速度、加速度等方面有独特的优势，有助于建立更直观的运动模型。
深入特定领域：让你的技能更精湛
在打下扎实的基础后，你可能会发现自己在某些方向上更有兴趣，比如自主导航、机器学习控制等等。
1. 关于移动机器人导航与 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):
《概率机器人学》（Probabilistic Robotics） by Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox
为什么推荐它？ 这本书是移动机器人导航和 SLAM 领域的权威之作。它深入浅出地讲解了如何利用概率模型来解决机器人在未知环境中定位自身和构建地图的问题。书中涵盖了卡尔曼滤波（EKF, UKF）、粒子滤波、贝叶斯滤波等核心算法，是理解现代自主导航系统的必读书籍。
怎么读？
理解概率： 这本书建立在概率论和统计学的基础上，如果这方面基础薄弱，务必先加强。
掌握滤波算法： 卡尔曼滤波及其变种是 SLAM 的核心，要理解其原理、推导和应用。
实际案例分析： 书中有很多案例分析，尝试将其应用于仿真或实际机器人上。
2. 关于机器学习与机器人控制的结合：
《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction） by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
为什么推荐它？ 强化学习是近年来机器人控制领域的一大热点，它能让机器人通过与环境的交互来学习最优的控制策略，而无需显式编程。Sutton & Barto 的这本书是强化学习领域的奠基之作，内容全面且讲解深入。
怎么读？
理解 MDP： 马尔可夫决策过程是强化学习的基础框架，务必吃透。
熟悉基本算法： Qlearning, SARSA, Policy Gradients 等核心算法是理解后续更复杂方法的关键。
尝试实践： 使用 OpenAI Gym 等平台，用强化学习算法控制简单的仿真机器人或游戏。
Google 的“机器人学摘要”（Robotics Cheat Sheet）或相关技术博客：
为什么推荐它？ 许多顶尖的机器人研究机构和公司（如 Google, Meta 等）会定期发布一些技术博客或摘要，介绍他们最新的研究成果和工程实践。这些资源通常会包含一些关于深度学习在机器人感知、规划和控制中应用的最新进展。
怎么读？
保持关注： 关注这些机构的官方博客或学术会议，了解最新动态。
深入特定技术： 如果看到感兴趣的算法或模型（如 Deep Reinforcement Learning, Imitation Learning 等），可以查找相关的论文和教程深入学习。
在线学习资源：补充理论，实战演练
除了纸质书籍，丰富的在线资源同样不可或缺，它们可以帮助你更直观地理解概念，并进行实践操作。
1. Coursera / edX 上的机器人学课程：
推荐内容： 搜索“Robotics”、“Control Systems”、“Machine Learning for Robotics”等关键词。许多知名大学（如斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆等）都会提供高质量的机器人学相关课程。
优点： 结构化教学，有视频讲解、在线作业和测验，很多课程还提供了编程实践的机会。
怎么利用？
系统学习： 选择一门你感兴趣的课程，像听课一样认真学习。
动手实践： 很多课程都与 ROS（Robot Operating System）或其他仿真平台结合，跟着做项目能极大地提升你的动手能力。
2. 吴恩达（Andrew Ng）的机器学习与深度学习课程（Coursera）：
推荐内容： 他的机器学习课程是入门 AI 的经典，而深度学习的专项课程则能帮你掌握构建更强大机器人的底层技术。
优点： 讲解非常清晰易懂，数学推导严谨，配合编程作业，能帮助你快速掌握关键技能。
怎么利用？
构建AI基础： 机器人离不开智能，理解机器学习和深度学习是让机器人“思考”的关键。
与机器人结合： 将学到的深度学习技术应用到机器人的感知（如图像识别）、决策（如强化学习）等方面。
3. ROS (Robot Operating System) 官方教程和社区：
推荐内容： ROS 是机器人领域事实上的标准操作系统，几乎所有先进的机器人研究和开发都会用到。它的官方网站提供了非常详尽的教程，从安装配置到高级功能都有覆盖。
优点： 实际操作性极强，能让你快速上手搭建和控制机器人系统。ROS 的社区也非常活跃，遇到问题可以很容易找到帮助。
怎么利用？
从零开始： 按照官方教程一步步安装 ROS，跑通第一个 ROS 程序。
学习 ROS 核心概念： 节点、话题、服务、动作等是 ROS 的基本组成单元，务必理解其作用。
ROS 机器人仿真： 使用 Gazebo 等仿真器结合 ROS 来模拟真实的机器人环境和任务。
参与社区讨论： 加入 ROS 的论坛或邮件列表，与其他开发者交流学习经验。
4. YouTube 上的机器人学相关频道：
推荐内容： 搜索“Robotics Tutorials”、“Robot Control”、“ROS Tutorials”等。许多大学教授、研究员和工程师会在 YouTube 上分享他们的课程录像、实验演示、技术讲解和项目分享。一些频道（如 William Kung, HowToMechatronics 等）会提供非常直观的机器人制作和编程过程。
优点： 视觉化强，更容易理解复杂的运动和控制过程。
怎么利用？
寻找灵感： 看看别人是如何制作和控制机器人的，激发自己的创意。
学习特定技术： 如果书本上的某个概念理解不清，可以搜索相关的视频教程进行补充。
跟踪最新技术： 很多研究团队会在自己的频道发布最新的研究进展。
学习建议：如何高效地进步
掌握机器人控制是一个漫长但充满乐趣的过程。以下是一些建议，希望能帮助你更高效地学习：
循序渐进，打牢基础： 不要急于求成，先从最基础的运动学、动力学、PID 控制学起。很多高级技术都是在这些基础上的扩展。
理论与实践结合： 光看书是不够的，一定要动手去计算、去编程、去仿真。把学到的理论应用到实际项目中，才能真正内化知识。
选择一个你感兴趣的项目： 是想做一个会跳舞的机器人？还是一个能在家里自主导航的扫地机器人？有一个明确的目标会让你更有动力。
多参与社区交流： 加入相关的论坛、技术社区，与其他爱好者交流经验，分享你的学习心得，也能从别人的问题和解决方案中受益。
保持好奇心和耐心： 机器人控制是一个不断发展的领域，总有新的技术和理论出现。保持对未知的好奇，并有足够的耐心去探索和学习。
希望这份书单和学习资源能成为你机器人控制学习之旅的强大助力！祝你在这个激动人心的领域里收获满满！
如果你对机器人充满好奇，想亲手让它们动起来，或者已经在进行相关的研究和开发，那么掌握核心的机器人控制技术是必不可少的。这不仅仅是简单的“让它往前走”，而是涉及到动力学、规划、感知、反馈等等一系列复杂的系统工程。下面我为你精心梳理了一份份干货，希望能帮助你在这个迷人的领域里扎实前行。
经典理论打基础：那些不得不读的书
学习任何一个领域，从经典入手是稳妥之道。机器人控制也不例外，有几本书是绕不开的基石。
1. 《机器人学导论》（Introduction to Robotics: Mechanics and Control） by John J. Craig
为什么推荐它？ 这本书可以说是机器人学领域的“圣经”之一。它系统地介绍了机器人学的基本概念，包括机器人学的数学基础、运动学、动力学、轨迹生成、PID 控制等。这本书的优点在于讲解清晰，循序渐进，即使没有太多背景知识的读者也能较容易上手。它更侧重于机械臂这类工业机器人的控制基础。
怎么读？
打牢数学功底： 如果你对线性代数、微积分和一些基础的微分方程不熟悉，先花点时间复习一下。Craig的书里会有相关回顾，但最好能有自己的知识储备。
跟着例子走： 书中的例子非常丰富，一定要亲手推导和演算。很多概念只有在动手计算中才能真正理解。
与仿真结合： 在理解了运动学和动力学后，尝试用MATLAB/Simulink或其他仿真软件实现书中的模型，看看效果。
2. 《机器人学：建模、规划与控制》（Robotics: Modeling, Planning and Control） by Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo
为什么推荐它？ 这是一本更偏向于现代机器人控制的经典著作。它在Craig的基础上，进一步深入了机器人动力学，特别是拉格朗日和牛顿欧拉方法。更重要的是，它详细讲解了先进的机器人控制策略，如阻抗控制、自适应控制等，并涵盖了路径规划和逆运动学等重要话题。这本书的内容更为全面和深入，适合有一定基础的读者。
怎么读？
关注动力学部分： 动力学是理解机器人如何响应力的关键。仔细研读拉格朗日和牛顿欧拉方程的推导过程，理解其中物理量的含义。
探索高级控制： 阻抗控制、滑模控制等是解决机器人与环境交互问题的有力工具。理解它们的原理和适用场景。
学习规划算法： 如果你想让机器人能自主地在复杂环境中移动，路径规划是必不可少的知识。
3. 《现代机器人学导论》（Introduction to Modern Robotics） by Kevin M. Lynch
为什么推荐它？ 这本书的特点是采用了基于李群和李代数的统一框架来描述机器人运动。这种方法在数学上更为严谨和优雅，能够更好地处理机器人学中的各种几何问题，特别是对于有多个自由度的复杂机器人系统。它提供了理解机器人运动和控制的另一种强大视角。
怎么读？
拥抱李群李代数： 如果你对数学抱有兴趣，这绝对是值得深入钻研的部分。理解SE(3)群以及SO(3)群的意义，以及它们与齐次变换矩阵的关系。
关注运动描述： 李群李代数在描述速度、加速度等方面有独特的优势，有助于建立更直观的运动模型。
深入特定领域：让你的技能更精湛
在打下扎实的基础后，你可能会发现自己在某些方向上更有兴趣，比如自主导航、机器学习控制等等。
1. 关于移动机器人导航与 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):
《概率机器人学》（Probabilistic Robotics） by Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox
为什么推荐它？ 这本书是移动机器人导航和 SLAM 领域的权威之作。它深入浅出地讲解了如何利用概率模型来解决机器人在未知环境中定位自身和构建地图的问题。书中涵盖了卡尔曼滤波（EKF, UKF）、粒子滤波、贝叶斯滤波等核心算法，是理解现代自主导航系统的必读书籍。
怎么读？
理解概率： 这本书建立在概率论和统计学的基础上，如果这方面基础薄弱，务必先加强。
掌握滤波算法： 卡尔曼滤波及其变种是 SLAM 的核心，要理解其原理、推导和应用。
实际案例分析： 书中有很多案例分析，尝试将其应用于仿真或实际机器人上。
2. 关于机器学习与机器人控制的结合：
《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction） by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
为什么推荐它？ 强化学习是近年来机器人控制领域的一大热点，它能让机器人通过与环境的交互来学习最优的控制策略，而无需显式编程。Sutton & Barto 的这本书是强化学习领域的奠基之作，内容全面且讲解深入。
怎么读？
理解 MDP： 马尔可夫决策过程是强化学习的基础框架，务必吃透。
熟悉基本算法： Qlearning, SARSA, Policy Gradients 等核心算法是理解后续更复杂方法的关键。
尝试实践： 使用 OpenAI Gym 等平台，用强化学习算法控制简单的仿真机器人或游戏。
Google 的“机器人学摘要”（Robotics Cheat Sheet）或相关技术博客：
为什么推荐它？ 许多顶尖的机器人研究机构和公司（如 Google, Meta 等）会定期发布一些技术博客或摘要，介绍他们最新的研究成果和工程实践。这些资源通常会包含一些关于深度学习在机器人感知、规划和控制中应用的最新进展。
怎么读？
保持关注： 关注这些机构的官方博客或学术会议，了解最新动态。
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在线学习资源：补充理论，实战演练
除了纸质书籍，丰富的在线资源同样不可或缺，它们可以帮助你更直观地理解概念，并进行实践操作。
1. Coursera / edX 上的机器人学课程：
推荐内容： 搜索“Robotics”、“Control Systems”、“Machine Learning for Robotics”等关键词。许多知名大学（如斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆等）都会提供高质量的机器人学相关课程。
优点： 结构化教学，有视频讲解、在线作业和测验，很多课程还提供了编程实践的机会。
怎么利用？
系统学习： 选择一门你感兴趣的课程，像听课一样认真学习。
动手实践： 很多课程都与 ROS（Robot Operating System）或其他仿真平台结合，跟着做项目能极大地提升你的动手能力。
2. 吴恩达（Andrew Ng）的机器学习与深度学习课程（Coursera）：
推荐内容： 他的机器学习课程是入门 AI 的经典，而深度学习的专项课程则能帮你掌握构建更强大机器人的底层技术。
优点： 讲解非常清晰易懂，数学推导严谨，配合编程作业，能帮助你快速掌握关键技能。
怎么利用？
构建AI基础： 机器人离不开智能，理解机器学习和深度学习是让机器人“思考”的关键。
与机器人结合： 将学到的深度学习技术应用到机器人的感知（如图像识别）、决策（如强化学习）等方面。
3. ROS (Robot Operating System) 官方教程和社区：
推荐内容： ROS 是机器人领域事实上的标准操作系统，几乎所有先进的机器人研究和开发都会用到。它的官方网站提供了非常详尽的教程，从安装配置到高级功能都有覆盖。
优点： 实际操作性极强，能让你快速上手搭建和控制机器人系统。ROS 的社区也非常活跃，遇到问题可以很容易找到帮助。
怎么利用？
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学习 ROS 核心概念： 节点、话题、服务、动作等是 ROS 的基本组成单元，务必理解其作用。
ROS 机器人仿真： 使用 Gazebo 等仿真器结合 ROS 来模拟真实的机器人环境和任务。
参与社区讨论： 加入 ROS 的论坛或邮件列表，与其他开发者交流学习经验。
4. YouTube 上的机器人学相关频道：
推荐内容： 搜索“Robotics Tutorials”、“Robot Control”、“ROS Tutorials”等。许多大学教授、研究员和工程师会在 YouTube 上分享他们的课程录像、实验演示、技术讲解和项目分享。一些频道（如 William Kung, HowToMechatronics 等）会提供非常直观的机器人制作和编程过程。
优点： 视觉化强，更容易理解复杂的运动和控制过程。
怎么利用？
寻找灵感： 看看别人是如何制作和控制机器人的，激发自己的创意。
学习特定技术： 如果书本上的某个概念理解不清，可以搜索相关的视频教程进行补充。
跟踪最新技术： 很多研究团队会在自己的频道发布最新的研究进展。
学习建议：如何高效地进步
掌握机器人控制是一个漫长但充满乐趣的过程。以下是一些建议，希望能帮助你更高效地学习：
循序渐进，打牢基础： 不要急于求成，先从最基础的运动学、动力学、PID 控制学起。很多高级技术都是在这些基础上的扩展。
理论与实践结合： 光看书是不够的，一定要动手去计算、去编程、去仿真。把学到的理论应用到实际项目中，才能真正内化知识。
选择一个你感兴趣的项目： 是想做一个会跳舞的机器人？还是一个能在家里自主导航的扫地机器人？有一个明确的目标会让你更有动力。
多参与社区交流： 加入相关的论坛、技术社区，与其他爱好者交流经验，分享你的学习心得，也能从别人的问题和解决方案中受益。
保持好奇心和耐心： 机器人控制是一个不断发展的领域，总有新的技术和理论出现。保持对未知的好奇，并有足够的耐心去探索和学习。
希望这份书单和学习资源能成为你机器人控制学习之旅的强大助力！祝你在这个激动人心的领域里收获满满！
网友意见
正如
@李淼所说，机器人学科太杂，一个搞导航的Roboticist和一个搞控制的Roboticist其实共同语言并不太多。
但题主问的是机器人控制，我可以分享一点经验~我说的不一定全、对，欢迎提意见
再次感谢
@李淼提醒，有必要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。
---------------------------------------------------------------
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。。）。
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，请移步
有哪些值得一读的无人机 / 四旋翼方面的论文？ - Liu Top 的回答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）
附上上面涉及到的资源电子版链接：
链接:
http:// pan.baidu.com/s/10gQ9S密码: c7bq
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。
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