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《移动机器人学》课程教学大纲
课程名称:移动机器人学
英文名称:Mobilerobotics
课程代码:
学分/学时:2.5学分/48学时(其中理论32学时、实验16学时)
开课学期:第6学期
适用专业:自动化专业
先修课程:线性代数、自动控制理论、机器人学基础、概率与统计、编程与算法基础等
后续课程:高级机器人学、机器视觉与传感器融合、路径规划与导航等。
课程负责人:张智军
开课单位:自动化科学与工程学院
一、课程性质和课程目标
1.课程性质
移动机器人学课程具有跨学科和实践导向的特点。首先,它强调理论性,学生需要掌握数学基础(如线性代数、微积分)和控制理论,以理解机器人运动学、动力学及控制算法。其次,课程具有工程性,注重系统集成与硬件软件结合,培养学生的嵌入式系统开发与实时控制能力。课程的实践性体现在实验和仿真上,学生通过使用仿真平台和实际机器人进行项目驱动学习,解决实际问题。课程还具有创新性,鼓励学生应用人工智能与机器学习等前沿技术解决机器人系统中的挑战,如路径规划与环境感知。最后,移动机器人学是多学科交叉的领域,涉及机械、电子、计算机与控制等多个学科,培养学生的综合能力。总体而言,课程通过理论与实践结合,培养学生在机器人设计、控制与应用中的全面能力。
2.课程目标
课程目标1:理解机器人运动学、动力学和控制原理,能够分析和设计机器人运动与控制系统。
课程目标2:学习如何使用传感器(如激光雷达、相机、IMU等)进行环境感知,掌握SLAM(同步定位与地图构建)和传感器融合技术。
课程目标3:掌握常用的路径规划算法(如A*、D*、RRT等)和避障算法,能够设计自主导航系统,并根据环境变化做出决策。
课程目标4:通过实践项目,培养学生将多种硬件、软件和算法有效集成的能力,优化机器人系统性能。
课程目标5:了解机器学习、人工智能等新兴技术在机器人中的应用,探索如何将其用于提高机器人智能化水平。
课程目标6:通过实验与项目,培养学生在实际环境中设计、实现和调试机器人系统的能力。
二、教学内容、教学方式(环节)与课程目标的关系
教学内容
教学方式(环节)及学时
课程目标
授课
实验上机
(1)课程目标与评估方式
移动机器人学的学科背景与应用领域
课程安排与实验项目概览
1
课程目标1
(2)机器人的基本定义与分类
移动机器人的主要类型与应用场景
机器人运动学基础:坐标系、位姿、运动表示法
3
(3)正运动学:描述机器人的位置与姿态
逆运动学:求解机器人末端执行器的位置与姿态
运动学建模与解法(如DH参数法)
3
课程目标2
(4)机器人动力学模型:质心、惯性矩阵等
运动控制:PID控制与经典控制方法
基本的运动规划与控制策略
3
(5)机器人常用传感器:激光雷达、深度相机、IMU、超声波传感器等
传感器原理、特点与应用
2
课程目标3
(6)SLAM(同步定位与地图构建)简介与应用
传感器融合方法(如卡尔曼滤波)
基于传感器的地图构建与定位技术
4
(7)离散空间路径规划:A*算法、Dijkstra算法
连续空间路径规划:RRT、PRM等
3
课程目标4
(8)基于传感器的避障算法(如人工势场法、基于栅格的路径规划)
局部规划与全局规划的结合
自主决策与行为选择(如基于规则的决策系统、强化学习)
3
(9)移动机器人的轨迹规划与控制
基于优化的路径控制方法(如最优控制、模型预测控制)
2
课程目标5
(10)系统架构与模块化设计
系统性能评估与优化方法
控制与感知系统的协同工作
2
(11)自主导航与路径规划的应用实例
无人驾驶、仓储机器人等应用案例分析
2
课程目标6
(12)课程设计与实践项目要求
项目实施与反馈:设计机器人系统并进行测试
2
(13)复习重点内容:运动学、传感器、路径规划与控制
学生项目展示与讨论
2
(14)移动机器人领域的前沿技术与发展趋势
人工智能与机器学习在机器人中的应用
移动机器人学的挑战与机遇
2
实验一:机器人运动学建模与仿真
2
实验二:传感器数据处理与融合(SLAM实验)
2
实验三:路径规划与避障算法实现
4
实验四:机器人控制与优化实验(基于仿真平台)
4
实验五:小型机器人项目设计与实施
4
合计
32
16
四、教学方法及手段
本课程理论课学习采用课堂教师重难点讲授+超星网站微视频学生提前预习相结合的模式,实验课利用移动机器人综合实验平台在实验室2人一组独立完成并撰写实验报告。
1.课堂讲授
(1)采用多媒体教学与板书教学相结合,以老师讲授为主,并辅以课堂讨论、多媒体演示等教学手段,提高课堂教学信息量,增强学生的学习积极性和主动性。
(2)采用启发式、案例式教学,通过提出问题、分析问题、给出解决措施,启发学生思维,激发学
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