機械臂的種類有很多，類型分為工業(yè)用和教育類使用，工業(yè)機械臂的價格昂貴，通常較便宜的好幾萬，而且研究更復(fù)雜，體型更龐大，一般玩家駕馭不來。

而教育機械臂，具有可類比的場景搭建，學習人工智能和機械原理，編程代碼知識，也可以進行二次開發(fā)，人工智能研究等，在生活中，也能夠完成許多AI功能玩法。

那么，要建造一個機械臂，需要準備哪些方面的知識呢?

1、編程語言

這是較基礎(chǔ)的東西，其中就包括：Java、Python、C / C ++等，不能說所有語言都要掌握并熟練運用，起碼這其中有一種編程語言是你喜愛，并且是你所擅長的，對于研究教育機器人，市場上比較熱門推薦的是把C和C ++作為學習機器人的起點語言。

因為c語言作為老牌的編程語言，確實具有無可比擬的優(yōu)勢，C ++在做項目時也比較接近硬件，比較容易解決問題。

當然，你也可以學習Python，它的特點就是易用性強，網(wǎng)上也有很多的Python的“圖書館”，可以直接借鑒很多大神的做法，不必自己重新開發(fā)，直接在前人基礎(chǔ)上創(chuàng)作。不管怎樣，Python、C / C ++都是ROS中比較重要的兩種編程語言，值得好好去學。

2、機器人的控制系統(tǒng)

如同計算機的操作系統(tǒng)一樣，機器人控制系統(tǒng)在整個機器人產(chǎn)業(yè)中，扮演了較基礎(chǔ)但較重要的角色，它往往決定著機器人性能上限程度。

常見的機器人操作系統(tǒng)Ubuntu，Android和ROS，ROS和Android一樣都是開源的，功能上也是相差無幾，能夠支持多種語言，ROS是一種分布式處理框架，開發(fā)者可以單獨設(shè)計可執(zhí)行文件，在不同節(jié)點的進程能接收、發(fā)布各種信息(例如傳感，控制，狀態(tài)，規(guī)劃等等)。

3、機器人的擴展板方面

機器人功能的實現(xiàn)除了依靠控制系統(tǒng)，還可以依靠豐富的API接口，搭載功能強大擴展板和電子模塊等，實現(xiàn)更多玩法。擴展板可以實現(xiàn)對機器人功能的二次開發(fā)，讓更多創(chuàng)意想法得以實現(xiàn)。

4、伺服舵機方面

人的手臂有七個自由度，而機械臂可以依靠關(guān)節(jié)不同位置形狀的舵機，來實現(xiàn)和人類的手臂極為相似的自由度。

普通舵機種類繁多，一般在選配的時候注意：扭力和轉(zhuǎn)速，標準型、微型、絞盤型等，在機械臂中，常見的是選擇智能高壓總線舵機，通過總線接口連接控制系統(tǒng)。

5、人工智能方面

機器人是人工智能的一個載體，當想讓機器人執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)時候，必須依靠人工智能來實現(xiàn)。因此，學習機器人原理，歸根離不開深入探究人工智能的知識。

業(yè)界對人工智能的介紹，主要包括著三要素：大數(shù)據(jù)、算力、算法。

大數(shù)據(jù)：是指人工智能都蘊含在大數(shù)據(jù)中，有大量的預(yù)處理過程，場景中每時每刻都在產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)，而人工智能正是通過將這些數(shù)據(jù)整合，形成大數(shù)據(jù)庫。

算力：指的是GPU做浮點計算的能力，一般來說GPU在人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用更為廣泛，算力也是CPU的十倍左右。

算法：有機器學習的算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，在機器視覺領(lǐng)域，深度學習的代表--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)應(yīng)用場景較為廣泛，得到很多開發(fā)者的認可。

深度學習看似很難，但其實谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經(jīng)把這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型封裝在他們各自的框架里面了，你只需要調(diào)用就可以了

綜上，就是關(guān)于制作人工智能機器人所需知識，學習是一步一腳印的事情，在大學中，就要不斷鞏固好基礎(chǔ)，學好函數(shù)，微積分、視覺算法、物理架構(gòu)等，多去參加一些競賽項目，多了解一些相關(guān)資訊，將創(chuàng)新想法不斷在實踐中展現(xiàn)。