工程师亲述！零基础也能入门的机器人教育指南
本文作者：Murtaza Bohra   
                Quanser研发经理
AS3A0415-1

回望来时路

    那是我在多伦多大学读大二的尾声时期。所有同学都像追剧一样守在Praxis IV（工程设计课）的最后几节课堂前——没有考试，没有小测，只有来自全球的最新视频和前沿研究。

    第三学年要选专业方向，这一步几乎“一锤定音”，让人既兴奋又忐忑。在那两小时的研讨课里，我见识了：
  • 用于锂电池的碳纳米颗粒
  • 200英尺高的混凝土立柱，能把洋流引起的共振降到最低
  • 以及现代小便器如何减少飞溅（是的，真的有人研究这个）
    就在临近下课的30秒，一段短片改变了我的人生轨迹：两名研究员展示了MIT Skywalker的早期原型。它为无法行走的神经系统损伤患者提供生态步态治疗。那一刻，我决定去探索了解系里所有与机器人相关的课程。
    当年工程系还没开设机器人方向的课程，于是我选了航空工程方向。幸运的是，这段经历成了我机器人教育的起点，也让我一路走到了今天。
MIT Skywalker

    直到大四学年，学校才第一次开设AER525《机器人学导论》。我把前几年学过的所有知识融入进了机械臂的应用场景：线性代数、运动学、动力学、路径规划、控制理论等课程。这门课里，除了我们5个航空工程方向的学生，还有大约25名来自机械、电气等其他Core-8项目的同学。很快大家就发现，要把前两年学过的基础知识重新“捡回来”并不容易——至于为什么，原因复杂得一言难尽。虽然我的个人经历以及这篇文章都聚焦在机械臂上，但这种“基础断层”其实普遍存在于各个工程领域。

    最近一次聚会上，好友兼同事Euan Lindsay提醒我们这群Quanser学院派工程师：“工程的核心不是解决问题，而是定义问题。”今天，我想借这句话展开一个更大的命题：如何培养一批真正‘靠得住’的机器人领域工程师？最终，我想大声疾呼——让机器人教育触手可及。

时间可达性

    在AER525这门课上，我第一次接触到Denavit-Hartenberg（DH）参数。紧接着，老师就用大量实例，把这套公式直接套用到各种机械臂的简图上。课程还安排我们上手模拟一台18自由度的机械臂：它由6个模块组成，每个模块含2个转动关节和1个滑动关节，可以随时锁定或解锁。借助这套装置，我们能轻松地在不同构型的机械臂上反复练手，把DH框架真正“玩”熟。

    后来我三次担任这门课的助教，但直到加入Quanser、以课程研发兼R&D工程师的身份重新回望，我才真正体会到当年那段教育的分量。
截图20250820082657
航空航天机电一体化实验室（Sanford Fleming 4003）18自由度可重构机械臂

    在Quanser任职的第一年，公司给了我一项任务：让固定式三自由度四旋翼实验平台（3-DOF Hover）在用户指定的俯仰角与滚转角下，持续保持原地偏航运动。尽管我具备航空航天工程背景，却对四旋翼系统知之甚少。鉴于该平台为地面固定式结构，我决定直接采用 Denavit–Hartenberg（DH）约定，将其建模为串联机械臂。约一小时后，3-DOF Hover便精确复现了所需运动轨迹。

    此次成功实践成为了我深入四旋翼系统研究的起点，并推动我主导QDrone及“自主车辆研究工作室”自主飞行系统的整体研发工作。相关成果与心得亦通过系列技术博文对外分享。
    假如当初在AER525学完DH参数法时，没有机会立刻把它用在实际问题里，我不敢确定自己的职业轨迹和后续项目能否如此顺利展开。当然，影响一个人发展的因素很多，但我始终坚持：在首次接触基础理论时，即应配备相应的仿真或硬件平台，使学生能即时体验其工程价值。
举例而言：
  • 在大一的线性代数课上，就让他们搬来一台机械臂，现场演示旋转矩阵和基坐标系如何让机械臂末端精准移动；
  • 在大二的《机电系统设计导论》课程中，为正在学习有刷电机与伺服电机的学生配备1：10比例自动驾驶小车，激发其在速度与转向控制实验中对基础原理的深入探究与学习热情。
空间可达性

    谈及“具有实质意义的硬件实践”，本人在整个培养方案中获得的机会寥寥。工程科学（Engineering Science）专业本身即以理论研究为导向，这一现实无可厚非。唯一令我印象深刻的是 AER372《控制系统导论》。该课程的实验环节全部采用Quanser直线倒立摆（linear cart），在四次循序渐进的实验中分别完成系统建模、PID控制及状态空间控制等关键内容。

    正是这段短暂的硬件接触，极大提升了我在控制理论方面的整体学习体验。随后，我额外选修了三门高阶控制课程，其学分数量甚至超过了我本专业航空方向的任何其他模块。对控制的浓厚兴趣最终成为我职业发展的决定性因素——过去十年，我持续撰写教学材料，并主导开发了Quanser的飞行控制、自动驾驶等一系列核心产品。
IMG_7166-1024x768
系统控制实验室（Bahen Center 3114）Quanser直线倒立摆实验台
    硬件实践不仅帮助学生深入理解概念，更能促使他们在毕业后长期保持知识记忆，并在职业生涯中依托所学创造实质性价值。

结语

    在我本科与硕士阶段，凡是让我印象最深刻、回忆最轻松的课程，往往也是教学效果最好的；反之，对于学习过程艰难之课程，回忆时仍感不适，大脑本能地回避那段经历。

    我觉得卓越的工程教育须在“空间维度”与“时间维度”上同时实现“可达”：前者强调硬件实操，后者强调尽早融入真实应用场景。传统工科培养体系重理论、轻实践，且常在第四学年才引入机器人等应用场景，为时已晚。
    所幸，多伦多大学仍有几门出类拔萃的课程（在此特别致敬CIV102的Collins教授、AER372的Barfoot教授，以及AER525的Emami教授）。采用“系统解剖”教学法，引导学生先行拆解并操作复杂系统，而非单纯累积基础知识，以期数年后之抽象回报（所谓“胡萝卜”式激励）。
    因此，如果您正在参与课程改革，请尽早在教学环节引入硬件平台与真实工程问题，为学生营造沉浸式、真实性学习体验，使其学习动机、专注度与知识留存度在整个培养周期内保持高位。
    上述理念已深度融入于我们的课程设计，并体现在“机器人教学实验平台（Intro to Robotics Teaching Lab）”和“移动机器人实验平台（Mobile Robotics Lab）”等解决方案中，诚邀您关注。
分享到：