《智能机器人综合实践》课程设计教学大纲（本科）.pptxVIP

《智能机器人综合实践》课程设计通过本课程的学习,学生将掌握智能机器人的设计与开发关键技术,并能够完成一个综合性的智能机器人系统开发实践。by

课程简介和目标明确目标本课程旨在培养学生掌握智能机器人系统开发的基本理论和实践技能。洞察创新通过动手实践锻炼学生的创新思维和解决问题的能力。前沿技术让学生了解机器人及相关前沿技术的发展趋势和应用前景。

课程内容概述基础知识包括机器人硬件基础、机器人软件基础和机器人运动学与建模等内容，为后续学习打下坚实基础。核心技术涵盖机器人控制技术、机器人感知与决策、机器人程序设计实践等关键技术模块。实践项目设有期中和期末两个综合实践项目,让学生将所学知识应用于机器人系统的设计和开发。专题探讨包括机器人视觉系统、机器人导航和路径规划、机器人SLAM技术等前沿专题,拓展学生视野。

机器人硬件基础：传感器、驱动器、控制器等传感器机器人需要各种传感器来感知和理解外部环境,包括视觉、触觉、力觉、位置、速度等。合理选择和集成传感器是机器人设计的关键.驱动器电机、电磁铁等驱动器为机器人的运动和操作提供动力,需要根据机器人的功能特点精确选型和控制.控制器中央控制器负责整合传感器信号、执行控制算法、驱动执行机构。单片机、嵌入式系统等控制器是机器人的大脑.动力系统电池、电源等动力系统为机器人提供持久稳定的能量供给,是机器人实现自主移动和工作的基础.

机器人软件基础：嵌入式系统编程嵌入式系统开发利用专用的微控制器芯片和相关外围电路构建机器人的嵌入式系统,设计适合机器人应用的软件系统。程序设计与优化掌握高效的嵌入式程序设计技巧,利用有限的硬件资源开发出性能卓越的机器人控制软件。传感器驱动了解各类传感器的工作原理和接入方式,编写相应的驱动程序以实现机器人的感知功能。运动控制集成将机器人的运动学建模和控制算法融合到嵌入式软件中,实现精准的机器人运动控制。

机器人运动学和建模1运动描述利用数学和物理建立机器人运动的数学模型2关节空间分析机器人各关节的位置、速度和加速度等3笛卡尔空间将关节空间转换到工作空间的笛卡尔坐标系4正逆运动学计算机器人端末的位姿和机器人各关节的角度5动力学分析研究机器人在运动过程中的力和力矩机器人运动学和建模是智能机器人技术的核心部分。通过科学分析机器人的运动过程和力学特性，可以为机器人的控制和规划提供理论基础。本课程将深入探讨关节空间和笛卡尔空间的表示方法、正逆运动学的计算以及动力学分析等重要内容，为学生后续掌握机器人控制和规划技术奠定坚实基础。

机器人控制技术1模型化与分析建立机器人的动力学模型和数学描述,为控制设计奠定基础。2传感器反馈利用各类传感器获取机器人状态信息,实现闭环控制。3位置/力控制通过精准的位置/力控制算法,使机器人实现预期动作。4自适应控制开发自适应控制策略,提高机器人在复杂环境中的适应性。

机器人感知与决策感知能力机器人利用各种传感器采集周围环境的信息,如视觉、声音、接触等,并通过数据处理和融合获得对环境的认知。这是机器人执行任务的基础。决策机制机器人根据感知信息,结合预先设定的目标和规则,做出相应的决策和行动计划。这需要先进的人工智能算法和计算能力的支持。自主性理想的智能机器人应该具备一定的自主性,能够根据环境变化动态调整决策,而不是完全依赖人类的遥控指令。局限性目前机器人的感知和决策能力还有很大的局限性,需要持续的技术创新来提升性能。安全性和可靠性也是需要关注的重要问题。

机器人程序设计实践基础编程技能掌握C/C++、Python等常用编程语言,熟练运用变量、流程控制、函数等编程基础。嵌入式系统开发了解单片机和ARM等嵌入式平台,学习相关驱动程序和操作系统的开发。机器人软件架构研究ROS、ROS2等主流机器人操作系统,构建机器人感知、决策、控制等模块。机器人仿真与调试使用Gazebo、ARGoS等机器人仿真工具,对机器人设计进行虚拟验证和调试。

期中项目实践：简单机器人设计1项目定义针对所学基础知识，设计并构建一个简单的移动机器人平台，包括硬件和基本控制算法。2硬件设计选择合适的电机、传感器和微控制器，进行机械结构和电路设计，确保机器人能实现基本的运动控制。3软件实现编写基于嵌入式系统的控制程序，实现机器人的行走、传感和简单决策功能。4测试与优化通过实际实践对机器人进行测试和性能优化，确保机器人能稳定高效地完成基本任务。

机器人视觉系统原理与实践视觉传感器机器人视觉系统的核心组件，包括相机、深度摄像头等，可感知环境并获取图像信息。图像处理将获取的图像进行滤波、分割、特征提取等处理，提取有用信息。对象识别运用机器学习和计算机视觉算法，实现对物体、场景、人体等的准确识别。导航定位利用视觉信息为机器人提供位置和姿态信息，实现自主导航和路径规划。

机器人导航和路径规划1环境建模通过传