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Learning Path

tip

致加入AI组的同学们🥰​

我们的培养体系以 自学 为主，需要大家拿出主动性和自制力，努力跟上我们要求的进度，及时完成相关考核；同时也意味着学习的 自由 度较高，如果你有着培养体系之外的拿手技能，欢迎联系我们，也许我们能为你找到更适合的方向，或是你能为我们的技术栈添砖加瓦。

如果不知道学什么或者不知道从哪些途径学的话，直接问就行。如果有遇到不明白的问题，不需要自己一个人硬学，随时找大家一起讨论看。

祝大家学习顺利，生活愉快🥳

info

不要觉得有些教程是英文的就一眼不看了，英语实在不好的话，用浏览器自带的翻译功能翻译一下也不是不能看懂。

1. 学习 C++​

《C++ primer plus》→《Effective Modern C++》
你可能遇到这样的情况 《C++ primer plus》看过一遍之后忘掉了大半。没关系这是正常的。只要掌握了语言的基础即可，这种书之后多半是被你当作“字典”使用。

2. 学习使用 Linux​

装载并练习使用 Ubuntu 22.04 ，熟悉 Linux 环境与常用命令。可以使用虚拟机，或者安装双系统。

如果你是通信工程的，以后可能接触到 计算思维与操作系统(C&Linux)、面向对象编程(C++)、Web网络编程(Java) 等课程。你不必使用实验室的上古计算机，可以使用自己的电脑，老师也不会管你用什么系统。个人认为，在 Linux 中写代码完成实验或课设更舒服。

3. 学习使用 CMake​

Waiting . . .

CMake 一时半会儿用不明白也很正常，大家不必苦恼。在今后的学习和备赛当中，你会逐渐熟悉它的。

4. 学习 ROS2​

在 Ubuntu 22.04 中安装并学习 ROS Humble。

B站 赵虚左 https://www.bilibili.com/video/BV1VB4y137ys
学习前五章，只学 C++ 部分，所有 Python 小节跳过。

5. 了解学习 Navigation 各方向知识​

即让机器人明白自己在哪里，想要去哪去，怎么去那里。

通过激光雷达等传感器来构建场景地图、计算机器人的位置及姿态信息。定位算法的可靠性和准确性是路径规划、自主决策等算法正常工作的基石，是自动机器人的重中之重。