机器人背后的数学——线性代数和微积分，所有发明背后的魔法

机器人研究呈指数级增长，标志着一场新的工业革命正在进行中。今天，全球有超过100万个机器人在运行，而且这个数字还在不断增长。
已经有许多机器人在某些智力、感知能力和行为能力等方面与人类相媲美甚至超越人类。在计算机辅助手术等领域，这些智能机器已经超越了人类。
从处理危险材料到焊接组件、到执行各类任务如归档文件、清洁地板，机器人在社会中扮演着许多重要的角色。
但是，是什么让它们能够做这些巧妙的事情呢？是数学。
机器人是什么时候问世的？
对机器人的研究与最早的数学研究一样古老。“robot”这个词是在1920年由一出名为“罗莎的全能机器人（Rossum’s Universal Robot）s”的戏剧引入世界的。
18世纪，列奥纳多·达·芬奇（Leonardo da Vinci）设计了一种可编程机器人，它可以移动四肢、转身和坐下。19世纪，查尔斯·巴贝奇（英国数学家，可编程计算机的发明者）和阿达·洛夫莱斯的研究为机器人技术带来了重大贡献。
20世纪，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）、艾伦·图灵（Alan Turing）、约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）和克劳德·香农（Claude Shannon）引领了机器人技术创新的大爆发。
现在，机器人技术在行业中得到了广泛的应用。我们有移动机器人技术、工业机器人技术、野外机器人技术等先进的机器人技术，它们可以探测光线、气味、抓取物体、学习和识别事物，甚至模仿人类表情等等。
什么是机器人系统？
在数学方面，机器人系统是一个由多个子系统的函数表示的复杂系统。它是感知与行为之间的智能联系，根据其移动性属性进行分类。数学概念越困难，机器人系统的灵活性就越大。
数学在机器人建模、规划和控制中的应用
想学习机器人的人应该尽力去理解数学，因为数学在机器人研究中是必要的。为了找到合适尺寸的零件，测试性能，或检测速度和功率之间的关系，我们需要理解一些基本的数学概念。