在进入机器人技术之前，先加强你的数学基础。 机器人技术是运行在电机上的应用数学。没有数学，你只是在连接组件和复制代码。 线性代数 • 向量和坐标系 • 矩阵乘法 • 特征值，特征向量 • 变换和旋转（SO(3)，SE(3)） 每一个姿态估计，每一步传感器融合，每一层神经网络都是线性代数。 微积分 • 导数作为变化率 • 积分作为累积 • 微分方程 • 梯度和优化 控制系统是微积分。轨迹生成是微积分。学习算法是微积分。 概率与统计 • 随机变量和分布 • 贝叶斯法则 • 期望和方差 • 高斯噪声模型 真实传感器是有噪声的。状态估计是概率性的。卡尔曼滤波器，粒子滤波器，SLAM；都是统计学。 像 ROS 2 和 Gazebo 这样的工具是接口。 数学才是实质。...