2.工业机器人学习，是工业机器人技术最直观的知识点，是了解特定品牌的机器人本体结构(如库卡、安川等。)、机器人故障处理、机器人坐标系应用、机器人安全区域设置、机器人圆弧指令、机器人逻辑控制语句应用、机器人搬运(附案例分析)、机器人IO应用、机器人刀具坐标系应用、机器人码垛、机器人碰撞检测设置及应用等。
工业机器人专业，需要哪些知识？
从两个层面来谈工业机器人专业需要掌握的知识：原理和应用。偏原理的有：单片机与嵌入式系统；微机原理；控制理论；伺服控制；机械设计与制造；机械手运动控制原理 等；2. 偏应用的有：工业CAD/CAM；PLC编程；工业机器人编程；工业流水线设计；部分场景还需掌握一些上位机网络通信（TCP/IP, EtherCAT） 等。
什么是知识分享型机器人，你觉得呢？
Robots That Teach Each Other 知识分享型机器人，该技术被评为《麻省理工理工科技评论》2016年度10大突破技术之一。突破技术有一种机器人可以学习任务，同时将知识传送到云端，以供其他机器人学习。重要意义如果不需要分别对所有类型的机器进行单独编程，那么可以极大地加快机器人的发展进程。
主要研究者艾舒托什·萨克塞纳（Ashutosh Saxena），Brain of Things斯蒂芬妮·泰勒斯，布朗大学彼得·阿布比尔（Pieter Abbeel）、肯恩·戈尔德贝尔格（Ken Goldberg）、谢尔盖·莱文（Sergey Levine），加利福尼亚大学伯克利分校（University of California,Berkeley）扬·彼得斯（Jan Peters），达姆施塔特工业大学（Technical University of Darmstadt），德国在人类希望机器人来完成的工作中，例如在仓库中包装物品、帮助卧床病人或者为前线士兵提供协助，许多工作因为机器人无法识别及处理常见物体而无法完成。
因为我们已经经历了“大数据收集过程”——我们从幼年起就能够自己叠衣服或拿水杯。布朗大学（Brown University）计算机科学系的教授斯蒂芬妮·泰勒斯（Stefanie Tellex）如是说。如果想要机器人来执行相同的日常生活任务，那么它们也需要接入大量的数据，了解如何抓住和操纵物体。可是数据来自哪里呢？通常情况下，需要辛苦的编程来制造这些数据。
但是，理想上来说，机器人可以从彼此身上得到一些信息。这是泰勒斯的“万物挑战”（Million Object Challenge）背后的理论。她的目标是使世界各地的研究型机器人学习如何发现和处理简单的物品，包括从碗到香蕉的各种物品；同时，机器人将数据上传至云端，并允许其他机器人分析和使用这些信息。上图，斯蒂芬妮·泰勒斯和Baxter机器人泰勒斯的实验室位于罗得岛州（Rhode Island）的普罗维登斯（Providence），这里就像一个超级好玩的幼儿园。
在我到访的那天，由Rethink Robotics公司制造的工业机器人Baxter，正站在众多的超大积木中，对一个小毛刷进行扫描。它朝着对面的物体来回移动右臂，使用身上的照相机拍摄了多张图片，并用红外传感器测量深度。然后，它用它的双手（夹具）尝试从不同的角度来抓取刷子。一旦它将面前的物体提起，它便开始晃动该物体，以确保紧紧地抓住这个物体。
如果可以完成这些动作，那么说明机器人已经学会了如何拿起一件物品。机器人经常可以用几个夹具各夹一个不同的物体，夜以继日地工作。泰勒斯和她带的研究生约翰·奥伯林（John Oberlin）已经收集了大约200个物品的数据，并且已经开始共享这些数据。他们从小孩子的鞋子之类的东西开始，逐渐深入到塑料艇、橡皮鸭以及压蒜器等炊具，还有原本属于她三岁儿子的鸭嘴杯。
其他科学家也可以贡献他们的机器人的数据。泰勒斯希望他们能够共同建立一个信息库，其中能包含机器人如何处理一百万个不同物品的信息。最终，“机器人能够在一个拥挤的货架上，识别在它们面前摆放的笔，并将其捡起来。”泰勒斯说。这一项目是有可能实现的，因为许多研究型机器人可以使用相同的标准框架即ROS来编程。一旦一台机器学会了一项给定的任务，那么它便可以将数据传给其他机器人，而这些机器人可以上传反馈信息，这些反馈信息可以进一步完善原始数据信息。
泰勒斯认为，这些识别和抓住任何给定物品的信息数据可以被压缩至5～10MB，也就相当于你的音乐库中的一首歌的内存大小。泰勒斯是Robobrain项目的早期合作伙伴，该项目证明了一个机器人如何从其他的机器人所获得的经验中学习。她的合作伙伴艾舒托什·萨克塞纳（Ashutosh Saxena）之后在康奈尔大学（Cornell）令PR2机器人举起了小杯子，并将其放在桌子的指定位置上。
然后，在布朗大学，泰勒斯从云端下载相关信息，用它来训练她的Baxter（它与PR2机器人在构造上有所不同）在不同的环境中执行相同的任务。上图，每当机器人确定了抓握物体的最佳方式，它便会用其他机器人也可以使用的格式将相关数据归档。现在看来，这样的进步似乎是循序渐进的，但在未来的五到十年内，我们会看到“机器人的能力爆炸现象。
”萨克塞纳如是说。萨克塞纳目前是一家初创公司Brain of Tings的CEO。萨克塞纳认为，随着越来越多的研究人员不断贡献和完善云端知识，“机器人应该能够很容易地获取它们所需要的全部信息”。专家点评任海霞（阿里云研究中心大数据高级专家）目前，智能机器人的研发已经取得了很大的进步，它们甚至在一些领域和方向已经胜过人类。
但是，大量训练样本数据的获得和长时间的训练学习依然是智能机器人获得知识所必要的工作，这也使得目前的研发智能机器人都只具备自己领域的知识和完成特定任务的能力。知识分享型机器人，在使机器人能力的极速扩展成为可能的同时，也实现了社会化资源的优化使用。实现知识共享的前提是机器人可以使用相同的标准框架，实现知识共享的核心是云端信息库。
借助全社会智能机器人的研究力量来逐步丰富信息库，也可以吸引更多的智能机器人采用相同的标准，在获取能力的同时也贡献自己的知识。这个循环的力量会带来智能机器人能力的爆发性增长。当然，随着信息库的扩充，知识的准入/退出标准和安全的管理等也会成为信息库未来增长过程中必须要考虑的因素。参考来源：科技之巅《麻省理工科技评论》50大全球突破性技术深度剖析。
工业机器人技术专业需要学哪些内容？这个专业好学吗？
工业机器人专业本专业培养掌握机械制图、电工与电子、PLC 应用技术、工业机器人应用技术等基本知识，具备工业机器人系统应用能力，从事工业机器人及工作站系统的安装与调试、维护与维修、技术与生产管理等工作。未来我国将聚焦智能制造与机器人技术，突破先进控制器、高精度伺服驱动系统、高性能减速器等智能机器人关键技术。
从图中排名能够看出，常州机电职业技术学院拔得头筹。安徽机电职业技术学院、天津机电职业技术学院、日照职业技术学院、长江工程职业技术学院紧随其后。开设院校数量整体为增长趋势，增速呈坡形放缓。2016年就已有240所院校开设，2020年增长至708所，是十个专业中开设院校数量最多的。该专业建设较好的院校，如安徽机电职业技术学院，拥有教育部工业机器人领域职业教育合作项目工业机器人应用人才培养中心、省级工业机器人示范实验实训中心、省级工业机器人虚拟仿真中心。
希望自己做个机器人出来，应该对哪些专业知识有所了解？
1、电气设备学习，主要学习PLC，PLC的构成原理，如何编程，PLC485通讯应用以及变频器、伺服电机的应用，还有技术性能和常用编程元件等等。有些人可能不大明白为什么学工业机器人技术一定要学PLC，简单的说，工业机器人本体就是一个标准件，要想把工业机器人按照现场实际灵活的运用起来，就需要周边设备和工业软件的配合参与了，工业机器人不是孤立工作的，一个机器人工作站，往往需要外围设备的配合，比如工装夹具、传送带、焊接变位机、移动导轨等等，这些角色相互之间要怎么配合呢，这时候就需要PLC进行协调，这里的PLC就是一个控制平台，给你编写程序，然后对工业机器人本体以及外围设备发号施令，让他们协调运作起来，PLC是工业自动化的灵魂，工业机器人本身就是工业自动化的一部分，所以要学习工业机器人技术就绕不开PLC。
往更高级的方向学习，就是学会通过工控PLC控制机器人的运行、停止和程序选择。3.机械设计学习，主要学习电气制图、装配建模及标准件应用、装配零件设计及工程实例应用等。电气制图主要学习VISIO、CAD、Eplan等绘图软件。制图也是很多工科学生心中的一大痛点。它需要精确和准确。很多耐不住性子的同学学这一块有点难，但这也是容易克服的。只有控制住自己的脾气，耐心认真的学习，没有学不会的说法。
