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自动化专业该掌握什么软件，技能？
三本自动化，开学快大三了，感觉这两年也就保证不挂科，所以想学点东西，没什么头绪，比如什么软件啊什么编程啊求给个建议，完全不知道以后毕业了该如何找工作。最后就是有没有必要考研

硬件基础：

电路原理

模电

数电

传感器检测技术

单片机原理

微机原理

硬件实践：

51单片机

stm32单片机

Dsp2812

FPGA

软件原理：

C语言

Vb语言

自动控制原理

现代控制理论

人工智能

计算机控制系统

运动控制系统

过程控制系统

软件实践：

JAVA编程

Android 编程

自动化研究生学长现身说法。

三本的话，DSP和FPGA，matlab都不要摸了，学好PLC可保证你饿不死。因为这玩意儿相对简单一些，比其他编程简单很多，而且刚好是自动化专业必须掌握的。学好PLC可保证你能较轻松地找到月薪4000的工作。学好！

至于考研，对于三本来说极为必要，尽量考上211。这样，对你的学历层次是一个极大的提高。

想学其他编程的话，建议学C#，既可以编写上位机界面，又可以以后搞B／S开发。

1.Matlab

谁用都说好，这玩意是来仿真的，就将你繁琐、耗时的海量计算任务交给它吧！

MATLAB – 技术计算语言 产品信息

2.Altium designer(AD)和Cadence Allegro

我用AD来绘制电路板(PCB板)，生成可以交给制版厂加工和SMT的Gerber文件。Allegro也可以和AD一样来画电路板，只不过Allegro更多用于大型项目。

可替代的软件我推荐“立创EDA”，我在立创EDA一般用于创建中小规模的电路原理图和PCB。

3.Multisim和Cadence PSpice

用于电路仿真的工具，后者仿真更专业，小型电路项目多用前者。

可替代的软件有LTSpice，Analog Devices出品的一款优秀小巧的仿真软件，绝对给力!

4.Keil、VScode、STM32CubeMX

VScode来写代码的，Keil和STM32CubeMX创建工程和编译项目。

5.Microsoft Office 365

Word、Excel和PowerPoint不用说，必学。outlook来安排日程活动、收发邮件、做课程表。Project来管理事件的进度。OneNote来记录学习笔记。

6.小程序之“电子硬件助手”

电子硬件助手是立创EDA官方推出的一款小程序，简化了设计电路时的一些繁琐的计算。

暂时写到这，有空再更新~

以笔者个人的经验，机器人的开发可以分为4个不同方向：机构设计、硬件电路设计、控制算法设计、感知决策算法设计。下面就这四个方面介绍必学的软件和相关技术~

笔者这里还有一份自动化/机器人工程师的知识思维导图：

机器人工程师入门知识框架（思维导图）机器人知识结构图 HNU跃鹿战队的博客-CSDN博客

如果你更喜欢感知和决策，这里也有一份偏软件的计算机视觉导图：

计算机视觉学习知识框架（思维导图）非常详细_HNU跃鹿战队的博客-CSDN博客_计算机视觉思维导图

记得点赞+收藏+！

想了解自动化和工科专业的更多知识和趣事？笔者，近期将会更新笔者本科四年的经验和总结，给你一套完整的机器人/自动化/计算机视觉方法论和技术栈介绍！无广告无推广纯个人向~

机械结构设计

SolidWorks

• 建模就用达索的SolidWorks，相比fusion360和UG等软件上手非常简单，记住建模的核心方法：构建实体后再切削抽空。 SW同样可以到处DX文件，不需要额外学二维制图软件。学习的时候使用自带的教程即可，进入界面有一个学习点进去就行。SW的交互式教程会自动提示高亮当前要进行的步骤，非常方便。根本不需要在网上找教程，其他软件同理，软件开发商的文档和教程都是tier1级别的。

Ansys/Comsol

• 有限元分析用ansys或者comsol，一般只有大规模仿真会用到，大部分时候机器人工程师用不到这个级别的仿真。实际上SW内部也自带了应力分析和部分运动学仿真的分析，上手也很简单，给结构设置材质并添加外力和约束之后就能跑起来。

硬件PCB绘制

• 对于技术栈偏硬件的同学建议选用Altium Design，功能完整自定义程度高，支持很多插件，不过上手难度稍大一些。而不常画板子的同学用立创EDA即可，还集成了器件库，方便在制作同时就能找到可以买到的器件，不用自己去淘宝或者立创商城搜索。

控制软件开发

• 现在主流的控制方案还是使用单片机，但是大有和桌面端统一的趋势，各种ROS支持的串口/FDCAN/Ether总线都能流畅运行，工业界也在积极适配x86和arm64平台的支持。linux的实时性也可以通过real time kernel patch得到提升，典型响应时间已经可以做到~50ns，和单片机别无二致。
• 以笔者熟悉的STM32系列为例，很多老人都习惯用arm家的KEIL，网上很多教程也都是基于keil的，但keil主题支持和代码高亮智能提示检查等实在太落后了，甚至无法设置多线程编译，用起HAL库简直是一种折磨。笔者推荐在学习嵌入式开发一段时间后，使用clion或vscode替代keil编程，利用ozone进行可视化的调试，通过segger RTT viewer来进行日志打印。这个工作流可以大大提升开发效率，笔者也为此写了详尽的教程：进击の嵌入式

对于单片机开发，推荐的软件如下：

1. keil，上手难度低，新手入门用。
2. VSCode，微软亲儿子，插件多到飞起，可定制化程度极高，但不是keil一般开箱即用，需要有一定的基础并进行一些配置。
3. Ozone，SEGGER家的调试器（也就是做jlink的公司），注意v3.24版本可以使用daplink和cmsis-dap，非常方便。可视化调试是它的大杀器，和大家习惯的串口调试不同，他的调试信息是通过DBG发送的，也就是调试器连接的那几条线，通过这个方式调试不会占用系统的资源，能够以非阻塞的方式全速运行。
4. 串口调试助手：推荐串口调试助手（就叫这个名字，在microsoft商店可以直接安装，图标就是一个9线的485串口）和VOFA，后者的图形化做的很好可以支持数据可视化。Linux下的替代品是cutecom和minicom，也有VOFA。
5. 至于ROS，笔者认为这是工业4.0时代必学的软件。ROS实际上并不是操作系统，而是提供了一套完整的机器人开发软件栈，封装了包括模块间消息交互（这是ROS最重要的功能之一）、可视化、仿真在内的各种功能。虽然ROS目前提供了windows下的试验支持，但还是推荐在Linux系统下开发，也就是说，Linux是学习ROS的必要条件。

在学习Linux的过程中，你可以很好地结合自己在编程语言和微机原理、数据结构等课程上学到的知识，并初步了解开源软件的运行模式。文件系统和内核以及shell的概念是在linux学习中必须建立的，至于bootloader和虚拟内存、分页机制等有兴趣可以自行了解。包管理器和基本的终端命令则是一定要掌握的。你还要了解编译器相关的基础知识，学习在没有IDE支持下如何编译c代码。make和cmake则是linux环境下构建项目的必选项，ROS的构建系统catkin_make就是基于cmake打造的。

win/linux双系统的安装戳这里：Ubuntu/Windows双系统安装巨详细——全面解决各种问题（疑难杂症），有手就行 不方便装双系统的同学可以用虚拟机，推荐virtual box / VMware，很简单这里就不介绍了。

开发ROS推荐使用VSCode，有支持ROS开发的插件。笔者在做所有开发的时候基本是vscode吃遍天。看个人喜好也可以选择jerbrain家的clion，去注册一个你学校的.edu后缀邮箱可以申请professional版本的jb全家桶免费使用资格。

• Matlab中也提供了控制工具箱和机器人工具箱。Matlab强大之处并不是其脚本语言，而是丰富且支持联合交互使用的仿真环境simulink和各种工具箱。对于多刚体运动学仿真，你可以使用simscape；电磁/流体/机械仿真等都可以在simulink中通过GUI拖拽搭建。Matlab还支持将simulink/m-script导出为C/C++代码（这个功能叫c code），可以说是相当炸裂了。

开发matlab也建议使用vscode，matlab自带的补全太鸡肋了。可以在matlab的preference中将默认编辑器设置为vscode。

• Webots。这也是一个用于机器人仿真的软件，上手难度也非常低，和matlab如何选择就是仁者见仁智者见智了。ROS的gazebo和rviz仿真在三者中算是稍有难度的，但是熟悉之后构建系统也很快。

感知和决策开发

• 目前主流的感知仍然是机器视觉。因此OpenCV是必须掌握的计算机视觉库。安装OpenCV戳这里，lin/win/mac多平台都有哦：Linux、Windows、Mac下OpenCV的安装——全网最详细
• 在图像处理之外，基于深度学习的目标检测/分割算法也不可或缺。推荐使用PyTorch构建神经网络。相关的教程网络上非常多，推荐李沐的动手学深度学习和使用机器学习教程。要使用PyTorch自然要学python，我们一会再说。基本的一些机器学习和统计学习算法，推荐使用python下的ski-learn库。当然，对于特定一类的算法，网上很多优秀的开源实现，所以你一定要学会如何逛GitHub，以及，git的使用，这个我们一会再说。
• 关于定位和建图（SLAM），使用最多的软件自然还是ROS，这里不再介绍。如果要处理点云，PCL（point cloud library）是不可或缺的。Eigen（矩阵运算库）、g2o（图优化库）、ceres（非线性最小二乘库）以及一些处理李群的库自然也在我们的学习范围内。他们在linux下基本都可以直接通过包管理器安装。
• Again，matlab提供了上述领域所需要的工具箱…

编程语言

C/C++

贴近底层的高性能语言。是学习计算机的必由之路，操作系统、大型分析软件、3A游戏都由c++写成，在加入了面向对象和泛型编程后再配合STL，它无疑程序员最强力的武器。特别是对于嵌入式这种资源受限制的场景，熟悉c/c++就显得尤为重要。而且这门语言还是你理解计算机组成原理/操作系统的必要工具。

同时，C++在经历了蜕变之后，支持当下几乎所有编程范式，包括面向对象、面向过程、函数式、元编程、模板等等，可谓应有尽有。有了C的基础，学习其他语言也不过式小菜一碟。

汇编语言没必要单独学习。工科一般都会上一门微机原理的课，有了c语言基础，遇到汇编砍瓜切菜罢了。

编译原理是否有必要学习？这个比较偏软件和底层，有兴趣可以了解，但机器人工程师应该专注于更高层级（只是在抽象层级，而不是说机器人工程师干的活有多优越）的开发。

数据结构

无他，必学。推荐MOOC上浙江大学的数据结构，深入浅出，务必跟着敲代码联系，大忌只看却不动手。

python

如果说c++是精细打磨的匕首，那么python就是一把瑞士军刀。学习过c或c++后，python当然是手到擒来。也许它不适合作为大型项目的开发语言，但是在编写小工具和简单脚本的时候，大量的功能丰富的第三方库让python成为了当仁不让的goat。

当然，学习python还有另一个理由——当前应用的最广泛的深度学习框架，也就是我们刚刚提到的pytorch是基于python实现的。

当你需要为一段文档去除单词之间的空格或删除所有回车，不会编程的人只能像个憨逼一样手动一个个改。而掌握了python和正则表达式的你只需要短短几行代码便可一劳永逸。处理excel表格/批量重命名文件更是不在话下。高级的程序员应该让尽可能多的流程实现自动化。

记得使用AnaConda（可以用Miniconda，对于非data science的专业来说够用了），别让你的环境管理变得一团糟。

Web三件套：JavaScript/HTML5/CSS

你是否想过如何实现炫酷的网页动画效果，或者和油猴暴力猴脚本一样可以自定义网页格式，屏蔽广告，刷课，抑或是抢课抢票？学习了前端三件套，这些东西都不在话下。顺便提一嘴，这玩意可不单单在浏览器用得上，笔者最喜爱的vscode就是用electron框架构建的（electron使用JS开发）。

有了这个基础，你还可以在博客园或者http://github.io甚至搭建服务器，给自己整个个人博客网站，还能给你的机器人制作漂亮的可视化调试工具（虽然ROS已经提供了很多优秀的接口）。

Markdown

HTML的封装版，超高效，超方便，超整洁。这篇文章就是用typora使用markdown编写的。一些markdown编辑器还支持latex公式，好耶！

Latex

写论文，写公式，最漂亮的排版。科研人必备。 推荐两个可以直接画图并转化生成Latex代码的工具：

在线LaTeX公式编辑器-编辑器 (latexlive.com)

Welcome To Mathcha

如果你有平板电脑，记得安装MyScript Nebo，支持直接手写公式并转化成图片或latex公式导出。

Wolfram Mathematica

比matlab还要炸裂？感兴趣的同学可以玩一玩。

wolfram是最好的语言！比Lisp还要好！

是否有必要学习更多语言？

Go/Rust/Ruby/R/Julia/…. 你总是能听到更多语言。听着，学会一个新的语言然后输出Hello world没有任何用处，按需索取！不要让“掌握”一门语言带来的虚荣心摧毁了你。

补充软件

Git

这是一个开源版本管理工具。你是否经历过软件项目文件夹被加上 xxx（1）.c ，甚至xxx（1）（1）（1）.c，更有（1）（1）（1）（1）....... ，或是xxx最终版，xxx最终最终版，xxx不可能再有更多绝对是最终版支配的恐惧？Git可以让你一劳永逸，并且摆脱低效的优盘拷贝协作方式，效率upup！

SSH/向日葵/nomachine

远程开发调试必备

everything

高效搜索文件

ScreenToGif

最好的录屏&视频转Gif软件

wireshark

调试网络抓包神器

Over The Great Wall

你懂的。不方便多说。

PowerPoint

PPT画图非常方便。

上面介绍的大部分都是开源免费软件。付费的商业软件可以在软件智库/软件管家等上资源，大家应该也都各显神通。千万不要被百度上的广告给骗了，推荐默认搜索引擎用BING！

想了解自动化和工科专业的更多知识和趣事？我，近期将会更新笔者本科四年的经验和总结，给你一套完整的机器人/自动化/计算机视觉方法论和技术栈介绍！

答主作为自动化专业毕业的学生，经过多年的学习和工作后，再回头看过往的经历尤其是本科阶段的经历，不得不说本科阶段的很多知识，可能在未来使用上的机会很小。但是在本科阶段通过学习养成的学习能力和学习方法，绝对会影响你未来的生活和工作。这里，绝对不是否定题主自我提升的做法，更不是往题主的热情上浇冷水。反而是我们需要在时间相对充裕的本科阶段，多学习，多接触不同领域的知识和技能，才能更好的找到适合自己的方向，找到自己的兴趣和爱好所在。

那么，回到题主的话题上来。作为一个自动化专业的本科生，在时间相对充裕的大三阶段，还需要掌握哪些未来可能用得上，也能够对培养个人学习能力，构建知识体系有用的技术呢？答主从个人的发展和认知角度，与题主及对这个问题感兴趣的朋友们一起聊聊个人的一些建议，希望能够对题主和朋友们有所帮助。

该学什么？

到了题主大三这个阶段，要说该学什么？答主认为第一个该学习的就是你的自动化专业课程和知识。大三阶段，不论什么类型的大学，基本都开始了专业课程的学习。这些专业的课程，绝对是你本专业所独有的，如果你未来从事本专业相关的行业，这些都会成为你未来职场发展、学习和工作的基础理论来源。

答主在前面回答有关自动化专业学习的问题时候，曾经根据自己的本科经历对于自动化专业的一些专业课程进行过梳理。具体详见下图所示：

可以说，有关单片机的知识学习，如果你未来从事嵌入式相关的行业，那么绝对是入门的最好时机；而对于PLC控制器的理论学习，如果未来你从事工业流程控制相关的行业，那么绝对可以为你的职场成长奠定很好的基础；如果为你有考研的打算，大三阶段学习的《自动控制原理》等专业课程，是考研的必考理论课程……

通过专业课程的学习，一些同学就会有所分化。有的人开始对单片机，嵌入式有了感觉；有的人可能会更偏向PLC一些，还有的人对理论学习情有独钟。那么，根据自己的偏好，就可以进行相应的知识体系学习和提高。

1、对单片机和嵌入式感兴趣

各个大学都有各类电子设计大赛的机会，有校级的，省级乃至国家级的，如果对单片机感兴趣，可以选择一两款单片机，在不影响专业课的情况下，沉下心来仔细研究和自学单片机以及嵌入式的开发知识。一来参赛后，可以在简历上写上精彩的一笔；二来未来不论就业还是考研，都有了一定的实战经验。具体如何学习单片机和嵌入式，那会是另一新的问题了。

2、对PLC感兴趣

同样的，在不影响专业课学习的情况下，超越课程本身可以多学习学习PLC的使用和编程，了解一下组态软件的使用。毕竟在实际的工业控制领域，现场控制PLC+远程组态软件的业务模式最为常见。

3、对专业课感兴趣

此类同学，其实真的比较适合考研。研究生如果对科研，尤其是理论研究没有太大兴趣和爱好，那么读研阶段的三年其实还是比较痛苦的。这也是很多人费力考上了研究生，却发现和自己的想象中区别很大的主要原因。

所以，如果有了考研的打算。这些朋友建议可以在学习专业课的时候就打牢基础，进行深入的学习。并且开始找时间进行考研课程的准备。

其他几点建议：

1、不论专业课程的学习，还是自学课程的熟悉，比如学习单片机和组态软件等，都需要遵循一定的学习路线图，遵循一定的学习步骤。

2、本科的学习，尤其是自学，需要有一定的毅力和坚持到底的勇气。我们绝对会在学习过程遇到问题，而这些不应该是影响你进一步学习的阻碍和绊脚石。

3、不要人云亦云。很多东西，适合别人的路线和方向，不一定适合自己。选择学习方向，需要根据自己的实际情况，根据自己的兴趣爱好和未来规划来决定。鞋合不合适，只有脚知道。

写的有些粗糙，更多是大方向的理解。看看后面有时间，再和大家深度细化分享。

感谢您的阅读，我是snowdream，一个专注自动化和嵌入式技术，喜欢金融投资的国企人。