结合我国物流业的现状，谈谈自动化仓储的发展前景

这个方向，从低到高都是十分的pratical，所以也有钱赚的。谁都知道传感器便是相当于人的四肢耳眼(没有鼻子，哪天有人能作出嗅觉传感器，有那么一天，说不定能作出闭环feedback control的“煮饭机”出来。比较低端的，便是常用的工业传感器，安设，电路设计等等。高端的，精细的那种，核电站的，多了去了。还有便是视觉方面的传感器，相当于image processing和pattern recognition的前期工作，很热的。这个首要是杂乱的方针，比方咱们这儿有的一些项目，例如，卫星太阳能板几千块小镜面需求以最快速度找到阳光最强的方向，这几千个小块都能各自以必定自由度旋转。还有便是有些操控体系是用比较特别传感器的，比方视觉的，要从看到景象的移动中，计算速度和深度(2D-3D)，自由度怎么建。这个便是正牌的control了，首要是作算法，便是相当于人的脑子。作为算法，详细问题详细剖析，操控方针不同也不同。这些算法可以用到往常如工业机床，化工高炉，也能够用到机器人，出产机械手，还能够用到航空航天，导弹卫星。我的知道便是给机械灌入了魂灵和才智。个人感觉分为3块：其实操控开展到现在，有模型的体系，那些操控算法现已很多了，归于经典操控的范畴。现在还能有开展的或许便是optimization和model-predictive还有hybrid了。个人感觉数学的东西特别多。假如投身如此，归于经典范畴，重要的是你作project的才能了。

不过个人看到这儿面的一些新动向，便是和经济学有关。作操练的时分经常用一些经济学的比如，做到最终发现居然是control的问题。其实笼统的看，在有模型的操控办法来看，模型便是一个式子，至于这个式子在实践体系中的含义，不是那么重要了。

个人感觉在model-base control里边，多是针对linear model，关于nonlinear model，办法不是特别多，还有必定的发掘潜力。说道了nonlinear model就不能不提knowledge base control，说得详细点便是所谓的专家体系，含糊操控，神经元什么的，这是一条新路。这些一部分是算法：不论你模型是什么，把专业技术工人的常识拿过来作为机械自己的常识，完结相应的操控方针。一部分是建模：从前做过的assignment是用神经网络建模的，每个神经元都是线性的，但是却比任何一个线性模型都要精确拟合非线性的行为。

更要害的，这种操控器能够完成adaptive和learning的功用，便是他能从操控的失利中自己学习怎样更好的操控。我现在还不知道这个是怎样干得，可是将来和AI结合，是很有或许的。投身如此的人，必要耐得住孤寂，首要研讨鲁棒，LMI(linear matrix inequality)，既单调有很难，理论性很强，现在又时鼓起probalistic的鲁棒了。

二.肤见远景

“自动化”一是归于信息产业。信息产业被人们称为“朝阳产业”，开展快、需求人才多、待遇高，是当今科技开展的趋势地点。因而，作为信息产业中的重要一员，自动化专业相同有着光芒的出路。二是自动化使用规模广。现在，简直一切的工业部门都能够同自动操控挂上钩，现代化的农业、国防也都与自动化休戚相关。三是本专业关于个人开展十分有利。本专业课程设置的掩盖面广，所学的东西与其他学科穿插甚多。这也与本专业的来历有关，自动化专业大部分源于计算机或许电子工程系的自动操控专业。

那么咱们来看看这样一个“万金油”的专业需求哪些方面的常识和才能吧。自动操控理论、运筹学、信号与体系剖析、计算机软件技术使用、算法语言及程序设计、模仿电子技术根底、电路原理等等，乃至连流体力学也要修。能够说自动化专业需求工科各方面的常识，其课程与电子工程、计算机、电机工程乃至化学工程都有穿插，这就难怪自动化人才能够到各式各样的范畴工作了。以上的学习特色要求学生有较强的理工科布景，不能偏科。当然，各高校自动化专业侧重点的不同也使得后期的专业课有较大的差异。在相同的几年要修比他人多的课程也就意味着比他人更累，所以期望那些对大学生活存在单纯梦想，或许想在本科几年好好歇息、等待风花雪月的同学不要报考这个专业，深重的学业压力以及全面开展的要求对你来说将是个苦楚。可是，对那些有志于学到真身手、硬功夫的同学来说，这个专业真的是一个十分好的挑选。如此抢手的专业带来的当然是剧烈乃至严酷的竞赛，像电子、计算机这些电类专业相同，自动化的报考难度也不小。自动化专业的优势在肤见时分表现得更为杰出。首要，一切的职业都能够同自动化挂钩，转行十分简单，“硬”可转电子工程，“软”可转计算机，也可转通讯，当然待遇也是十分不错。

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