感謝以下大牛回答及授權轉載！
呂朝陽，Robotics PhD @ Gatech
賀磊，Ph.D. candidate @ hust
王子豪
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對於普通學生入門來說 一款合適的機器人平臺 + 入門級的控制算法進行試驗。同時深入地學習相應地理論知識。
對於一個有控制基礎，需要現學現用的工作者來說，啃一本諸如《現代控制工程》的書籍，在工作者演練，下面的平臺內容直接略過。
關於平臺的選擇和相應的學習教程，我放在最後，防止大圖分散了重點。
先結合機器人來說一下控制。對於設計任何一個控制系統來說，需要了解自己的輸入、輸出、控制元件，和算法。在一個簡易的機器人系統裏，分別對應的原件是：
輸入 --- 傳感器 （聲吶，紅外，攝像頭，陀螺儀，加速度計，羅盤）
控制元件 --- 電機
控制算法 --- 控制板 （小到單片機，大到微機）
輸出 --- 你的控制目標 （比如機器人的路徑跟蹤）
對這四方面都有了解之後，才能基本對機器人的控制有一個較爲感性的認識。這是入門的基礎。如果你對輸入和輸出做一個測量，比如用電機將某個輪子的轉速從10加速到100，把這個測量勾畫出來，那麼這一個響應曲線。如何將電機準確快速地從10加速到100，這就需要一個簡易的反饋控制器。
上面所說的各個傳感器元件，都有廉價版可以購買學習，但隨之引入的問題就是他們不精確，比如有噪聲。消除這個噪聲，你就需要在你的控制系統中引入更多的控制單元來消除這個噪聲，比如加入濾波單元。
上面說這麼多，只是想表達，理論和算法都是有應用背景的，但同時，學習一些暫時無法應用的算法也並不助於入門，甚至可能走偏門，覺得越複雜越好。所有的工程應用者都會說某某算法非常好，但是經典還是PID。倘若不親手設計一個PID系統，恐怕真的領略不到它的魅力。我大學本科的控制課程包含了自動控制理論和現代控制理論，但是直到我設計一個四旋翼無人機的時候，才真正建立了我自己對機器人控制的理解。
推薦的那本《現代控制工程》是一本非常經典的專業書籍，需要理論知識，再進行詳細的學習。我的建議是先玩，玩到需要時，認真學習這部分理論。
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推薦一些機器人平臺。核心都涉及到運動控制。
基於arduino的機器人平臺是最大衆的平臺了，這是一個開源社區，很多關於機器人的簡易設計和控制算法實現都能在google得到。淘寶arduino機器人，包括arduino控制板和各類簡易傳感器，幾百塊之內錢都能得到。
同時推薦一下Udacity上的Robotics課程，基於arduino也都能實現完成。
國外的有些Robotics課程使用的都是Lego Mindstorm作爲實驗平臺（略土豪版）。紅外，聲吶，陀螺儀這些傳感器Lego都有，同時它的電機也可以實現閉環控制。淘寶依舊可以買到lego
mindstorm_淘寶搜索（海外代購版，我買過）
Imperial College London的Robotics課程就是以Lego爲實驗平臺的，Andrew Davison的課件上所有的理論都可以用Lego實現Andrew Davison: Robotics Course
如果這些都玩膩了，可以試試玩一個機器人飛行控制，比如四旋翼飛機。飛行器是六自由度控制，因此比小車要更加具有挑戰性，也需要更精確的控制系統。下面這是我以前的一個四旋翼DIY，基於arduino MultiWii的。依舊淘寶四旋翼飛行器
diy_淘寶搜索
MultiWii是一個基於arduino的開源飛控平臺，所有c代碼都可得，不多於一兩萬行。如果把這些都研究透了，相比已經是專業水平了。
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首先，應當瞭解到：機器人控制（Robot Control）的目的是通過人工引入控制改善原有系統的特性，使新的系統：1）跟蹤性能（Tracking Performance）更好，2）抗擾動性（Diturbance Rejection）更強，3）穩健性（Robustness）更優，e.t.c.
機器人控制大致可以分爲硬件和算法兩個大方向：
- 機器人控制硬件
- 基本控制結構：當年，N. Wiener對神經科學很感興趣，發現其實機器的反饋控制和人的運動控制機理是相似的。控制工程中的：傳感器（各種位置、速度、力傳感器等）、控制器（各種處理器以及控制算法）和驅動器（電機、液壓、氣動、記憶合金等）三部分，分別對應於人的感受器（receptor）（例如：視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺等外感受器）、神經系統（中樞和周圍神經系統）和效應器（effector）（肌肉、骨骼），只不過人的結構更加複雜。
- 層次控制體系：瞭解了控制的基本結構，剩下的事情就是設計控制系統。如今，大家設計控制系統的方法還是比較統一的，基本都可以歸結爲5層的層次體系：1）主機 （Host），2）運動控制器（Motion Controller），3）伺服驅動器（Servo Driver），4）電機（Motor），5）機械本體（Mechanism ）。
- 主機：主要完成人機交互（操作員控制或者調試機器），高級運算（機器人運動規劃等）。由於需要高等運算功能，這部分算法通常是基於操作系統的，硬件載體用通用PC即可。
- 運動控制器：主要用於改善機器人動力學（Robot Dynamics）。機器人的機械本體自身不具備跟蹤軌跡的能力，需要外加控制來改善。由於需要大量的實時運算，這部分通常是基於實時操作系統，比如QNX等，硬件載體可以用ARM。比如，工業界的工業機器人主要使用運動反饋（Motion Feedback），也即將驅動器配置爲位置控制或者速度控制模式，此時運動控制器的主要用於補償傳動系統非線性性，例如：由於齒輪間隙、微小彈性變形導致的末端偏移。
- 伺服驅動器：主要用於改善電機動力學（Motor Dynamics）。由於電機本身物理特性並不具備良好的位置、速度和力矩跟蹤能力，因此需要依靠控制來改善。這部分需要更高的實時性能，因爲電機控制中需要us級定時，所以可以使用高性能DSP。比如，直流電機的速度正比於反向電動勢，力矩正比於電流，而沒有物理量能夠直接控制位置，此時需要外加控制器。
- 電機：充當執行器，將電信號轉化爲機械運動。
- 機械本體：被控制的終極對象。
- 算法的編寫：鑑於如今幾乎沒人再用Op-Amp搭建模擬計算機的事實，可以說算法就是個編程問題。基本的編程語言能力，比如MATLAB、C、C++是必須的。設計好算法之後，還需面對另外幾個問題：
- 離散化問題（Discretization）：連續算法的離散化是必要的，因爲如今計算機都是數字系統。對於線性系統，比如電機控制，方法當然就是從s域（傳遞函數）到z域（Z變換）再到t域（差分方程）的變換，非線性的就得研究微分方程的各種數值方法了。
- 混合控制問題（Hybrid Control）：幾乎當前所有的機器人控制系統都不僅有一個控制模式，比如：回初始位置、運動控制模式、人工試教模式等等，每個模式需要特殊的控制算法。單個系統存在多個控制器時被稱爲混合控制系統，混合控制系統常常使用有限狀態機（Finite State Machine,FSM）建模，狀態機的切換需注意一些問題，比如芝諾問題。
- 通信問題（Communication）：通常機器人系統都包含幾十個，甚至上百個傳感器以及幾個到十幾個驅動器，通信時常是個頭疼的問題。問題的複雜性源於：通信對象多（併發問題），順序需要協調（時序問題），通信的速率需要兼顧（阻塞問題）。個人傾向於使用基於“事件驅動模型”+“有限狀態機模型”的混合模型來處理此類問題。
- 機器人控制理論：控制方法千奇百怪，這裏僅舉機器人臂的兩個比較經典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。
- 混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert和John Craig於70s末在JPL的工作成果，當時他們是在Stanford臂上做的實驗，研究例如裝配等任務時的力和位置同時控制的情況。
- 阻抗控制（Impedance Control）是 N.Hogan的工作成果。維納晚年，對人控制機器臂很感興趣。後來，他組織了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一夥人開發了基於肌肉電信號控制的假肢臂，叫Boston Elbow。後來，Hogan繼續Mann的工作，他覺得假肢是給人用的，不應當和工業機器人一樣具有高的剛度，而應該具有柔性，所以後來引入了阻抗。
- 其他控制。各類機器人都有其特殊的控制問題，對於公共的機器人數學基礎，個人認爲有兩個派比較厲害：一派是Harvard的Roger Brokett及其學生Frank Chongwoo Park等；另一派是UC Berkeley的Shankar Sastry及其學生Richard Murray，Zexiang Li，JJE Slotine，Stephen Boyd等，兩派人馬基本奠定了當今機器人數學基礎框架（由於學識短淺，可能漏掉了其他重要貢獻者）。
- 建議：自己也在鑽研，共同學習吧。
- 首先，當然是把描述機器人運動的力學搞定。J.J. Craig出版於80s的《Introduction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版於90s的《A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation》都行。當然，更加推薦後者，因爲頂級學術論文很多都採用Lie group的描述方法了。
- 再次，必要的反饋控制基礎當然是不能少的，推薦Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》。
- 最後，如果是廣大的Ph.D.朋友們，硬件就不必玩了，直接上paper吧。讀paper，讀各種牛人的paper。發paper，最好往ICRA和IJRR裏面灌水。P.S.：被paper虐的吐了一口老血：-）
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自動控制和機器學習是相似的，它涉及到了很多的算法，線性控制、非線性控制，一個自動化專業的學生一學就是2個學期，效果也不見得好。我的想法是，首先從一種經典的算法入手，（比如PID），圍繞其展開學習，目的就是成功應用PID算法解決一些問題，（比如機器人的運動控制），之後再學習複雜的算法。目標確定了，但在學習之前先問自己3個問題（ @劉未鵬的《暗時間》曾提到 ）：
- 控制的本質是什麼；
- 控制的原則是什麼；
- 控制這一專業的知識構架是什麼；
以機器人運動控制舉例。
機器人控制有三個元素：控制器（算法），執行器（電機），傳感器；
- 控制的本質就是將規劃系統的指令作爲輸入信息，將傳感器探測得到的狀態信息和導航系統的定位信息作爲反饋，計算得到執行器的控制信號，完成運動控制的閉環。
- 控制的原則就是穩定、準確、快速。
- 知識構架分爲兩部分：理論環節、實踐環節。
- 理論環節即PID控制的原理，如何作用於被控物，這裏包括自動控制原理中結構圖、傳遞函數、數學模型、求解微分方程等知識的學習；
- 實踐部分則包括相關軟硬件的知識，軟件即編程，也涉及到操作系統的相關知識。硬件如工控板的使用等。
圍繞知識構架，無須事無鉅細的學習，但要把PID瞭解透徹併成功應用。在這基礎上再學習複雜的算法就會好一些。
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補充：
知識構架：
- 理論：掌握在相應環境下機器人的動力學模型、運動控制原理和方法、使用的控制策略以及運動控制器的設計。相應展開可以進行深入系統學習。
- 仿真調試：相關工具如matlab或自己編程，將自己的算法、模型進行實現，是對理論知識的反饋，可以看自己的設計是否合理，對理論知識有更直觀的瞭解。
- 實物試驗：涉及軟硬件的部分，體會理論實際差距，進一步完善理論。關於這部分的掌握程度還是要看自己的目標是什麼，圍繞重心進行。如硬件部分，可以購買一些模塊，以最少的經歷實現目標。
另外，光從整體到局部是不夠的，有時不理解複雜系統的一些組成部分，就沒法從整體上去把握。所以在遇到瓶頸時，可以對其展開學習。整體與局部並不矛盾，是可以一起進行的。
想學習一門專業，不該先入爲主地受 XXX 該怎麼樣的觀念制約，應該充分利用身邊的資源工具進行學習。有項目就針對項目，沒項目可以如呂朝陽老師所說購買機器人平臺，再者可以通過仿真對理論進行驗證。思考、總結和交流很重要。
