学习路线分享
刚进大学的时候，很多同学都会有点迷茫：课程挺多，知识点也挺散，实验和竞赛看起来更是五花八门。那到底该怎么学，才不会走弯路呢？
作为过来人，我整理了一份“学习路线图”，今天就分享给大家。希望它能帮你们更快找到方向。
1. 打好地基：必学部分
学习嵌入式和电控，首先要把基础打牢，就像盖房子要先有稳固的地基。
C语言
所有嵌入式开发的起点。重点掌握指针、数组、结构体、内存管理等核心知识，不只是会写，还要能看懂别人写的复杂代码。STM32单片机
- 标准库 / HAL库：理解 GPIO、UART、I2C、SPI、PWM 等外设的配置与使用。
- CubeMX 工具：学会快速生成初始化代码，提升开发效率。
- 常见模块应用：如 OLED 屏幕、按键、舵机、电机驱动、超声波测距。
EDA 绘板（立创 EDA）
从原理图绘制到 PCB 设计，再到元器件焊接，完整体验一次电路设计的流程。
入门建议先画最简单的“流水灯电路板”，把整个流程跑通。调试工具
学会使用 串口调试助手、学生电源、示波器，这是解决 Bug 的“放大镜”和“显微镜”。
2. 方向选择：兴趣驱动的分支
当你掌握了必修内容，就可以选择感兴趣的方向深入下去。
🔹 电控方向
- 控制理论
- PID 调参与优化
- LQR、卡尔曼滤波
- RTOS（实时操作系统）
- FreeRTOS：实现多任务调度、任务间通信
- 无线与物联网
- ESP32：WiFi + 蓝牙功能，常用于智能小车、IoT 应用
- MQTT、HTTP 协议：实现设备联网与远程控制
🔹 视觉方向
- Linux 与树莓派
- Shell 基础命令
- 在树莓派上运行摄像头项目，练习人脸识别或物体检测
- 图像处理
- OpenCV：边缘检测、轮廓识别、摄像头标定
- 深度学习
- Python 基础语法 + Numpy、Matplotlib
- PyTorch：搭建神经网络、训练模型
- YOLO 系列：目标检测，学会如何迁移预训练模型
- 视觉硬件
- K230、Maxicam 等模块：能直接运行神经网络推理，适合比赛和项目开发
🔹 硬件方向
- 设计工具
- SolidWorks：结构设计与 3D 建模
- AD（Altium Designer）：更专业的 PCB 设计工具
- 电路与仿真
- Multisim / Proteus：电路仿真，测试电路功能
- MATLAB / Simulink：在控制系统仿真上很实用
3. 提升与扩展
- 版本管理与协作
- Git & GitHub：管理代码、团队协作开发必备
- 文档与报告
- Markdown / LaTeX：写文档与论文时清晰专业
- 嵌入式进阶
- ARM Cortex-M 架构原理
- FreeRTOS + STM32 实战项目（如多任务小车）
4. 学习建议：少走弯路的小经验
- 打基础比什么都重要：不要一开始就急着学 AI，先搞定 C 语言和单片机。
- 多做项目：一个“点亮 LED”的实验，不如一个“智能小车”的完整项目来得扎实。
- 用比赛倒逼自己：电赛、睿抗机器人、互联网+，这些比赛会帮你把所学知识拼在一起。
- 记录与分享：写博客、做笔记，把学过的东西记录下来，不仅能复盘，还能帮助别人。