智能机器人-教学大纲-

《智能机器人》教学大纲课程名称：智能机器人课程类别：必修适用专业：人工智能、机器人工程、智能制造、电气工程及其自动化等专业总学时：64学时（其中理论40学时，实验24学时）总学分：4.0学分课程性质机器人技术已广泛应用于制造业、服务业、农业、航空航天等众多领域，极大地提高了生产效率和人民的生活水平，推动了社会的发展并带来了巨大的经济效益。目前，各行各业对机器人的需求量不断增大，机器人的智能化水平也显著提升。我国智能机器人的研究工作起步较晚，但在国家的大力支持和科研人员的不懈努力下，在工业机器人和服务机器人方面已取得较好的成绩。为了满足国内智能制造与智能装备领域对机器人专业技术人才的需求，以及满足高校新工科专业建设要求，机器人工程、智能制造等本科专业在近几年应运而生。除此之外，许多传统的自动化相关专业也增加了机器人相关的课程，主要教学内容涉及机器人数学基础、机器人传感器、机器人操作系统、机器人定位与导航、机器人视觉、机器人语音等。因此，本课程的开设对我国机器人、智能制造、人工智能等行业的发展具有一定的推动作用。教学目标了解机器人的起源、发展、特点与分类，以及智能机器人的概念与架构。掌握机器人的基础数学知识，包括空间质点的表示、二维位姿、三维位姿，以及齐次坐标变换，并了解了机器人的感知系统、通信系统及操作系统。掌握机器人的航迹推算和位姿估计，熟悉基于扩展卡尔曼滤波的定位与建图方法。基于激光雷达传感器视觉传感器的定位建图方法，熟悉相关的数学算法、实现步骤及优化过程。掌握机器人视觉的基础知识与理论，包括视觉系统的组成、目标检测方法、视觉定位建图方法及深度学习在机器人视觉中的应用。掌握基于深度学习的自然语言处理框架，熟悉相关的深度学习模型。以科大讯飞的AIUI人机智能平台为基础，了解机器人智能应用开发环境的搭建与配置，以及应用程序的编译与调试方法。教学内容及学时分配序号章节名称主要内容目标及要求学时1绪论人工智能的概念机器人的概念智能机器人的概念智能机器人的架构典型的智能机器人了解人工智能的发展历程了解机器人的分类了解机器人的智能水平评价了解机器人的经典架构和网联云控架构了解典型的智能机器人22机器人基础坐标系与位姿二维位姿与三维位姿平移与旋转机器人传感器与外部传感器有线通信与无线通信机器人操作系统ROS掌握二维位姿与三维位姿的概念理解坐标系的旋转与平移两个基本运动方式熟悉机器人系统常用的传感器了解有线通信和无线通信这两种通信方式了解机器人操作系统ROS的基础知识43机器人定位与导航航迹推算位姿估计使用地图创建地图定位并建图反应式导航基于地图的导航了解两轮驱动小车的运动学模型掌握航迹推算及位姿估计的具体方法掌握定位与建图的基础理论掌握基于扩展卡尔曼滤波定位与建图的方法了解反应式导航和基于地图导航的区别64机器人路径规划路径规划的定义路径规划的分类势场法概述势场函数的建立A*算法路径规划D*算法路径规划全覆盖路径规划理解路径规划的基本概念掌握势场法的概念及势场函数的建立方法掌握A*路径规划算法的原理掌握D*路径规划算法的原理全覆盖路径规划方法65智能机器人SLAMSLAM的定义及数学描述激光雷达SLAM基于粒子滤波的SLAM基于图优化的SLAMVSLAM的概念特征提取视觉里程计后端优化与建图回环检测与词袋模型了解SLAM的基本概念了解激光SLAM的原理掌握基于粒子滤波的SLAM方法掌握基于图优化的SLAM方法掌握VSLAM的概念掌握特征提取和视觉里程计的概念掌握后端优化方法掌握回环检测的方法66机器人视觉的概念机器人视觉系统的组成单目/双目机器人视觉系统RGB-D机器人视觉系统视觉目标检测方法VSLAM方案深了解机器人视觉系统的组成与分类掌握基于视觉的目标检测方法掌握R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN及YOLO熟悉视觉技术在机器人定位、建图与导航中的应用掌握ORB-SLAM2，LSD-SLAM及RGB-DSLAM掌握深度学习方法在机器人视觉中的应用67NLP概述及其历史NLP新技术框架NLP的深度学习模型和方法机了解NLP的历史熟悉深度学习进行语音处理的模型及方法掌握递归神经网络方法了解LSTM，Word2Vec，ELMO，Transformer及BERT了解科大讯飞的AIUI人机交互平台掌握机器人语音技术的实际应用68智能机器人创新设计1.激光雷达导航智能车设计2.视觉导航智能车设计3.服务机器人设计1.了解轮式移动机器人的软硬件设计2.掌握激光雷达导航技术的应用3.掌握视觉导航技术的应用4.了解服务机器人的本体设计和系统架构29机器人智能应用开发实践1.机器人智能应用开发基础2.语音交互智能应用开发3.机器人导航智能应用开发4.图像识别智能应用开发5.智能应用开发综合1.了解机器人智能应用开发平台2.掌握开发环境的搭建和配置3.掌握智能应用的开发、编译与调试4.了解语音互动、导航、图像识别及综合实践的步骤2学时合计40序号实验项目名称实验要求学时1激光雷达导航智能车安装Ubuntu16.04系统安装ROS平台工程文件的编译烧录单片机程序搭建硬件模型程序调试42视觉导航智能车安装官方系统安装使用Xshell搭建硬件模型初始化摄像头收集图像数据训练神经网络模型实现避障及自动驾驶43服务机器人应用了解主要参数和功能熟悉自动唤醒功能熟悉“业务办理”功能24机器人智能应用开发基础应用开发环境的搭建与配置智能应用的开发、编译与调试25语音交互智能应用开发实践语音合成功能集成语音识别与语义理解能力集成智能语音客服系统集成功能代码的开发机器人开发平台运行36机器人导航智能应用开发实践地图的构建与导航点位机器人底盘移动能力集成智能导航应用功能代码的开发开发平台运行37图像识别智能应用开发实践人脸识别能力集成“人证合一”应用的实现应用的编译、调试与运行38智能应用开发综合实践1.综合应用的设计与集成2.综合应用的测试与发布3.应用的编译、调试与运行3学时合计24考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+实验成绩（40%）+期末考核（50%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、数学基础、定位与建图、路径规划方法、SLAM方法、视觉目标检测方法、深、、图像处理等题型可采用判断题、选择、简答、计算、综合题等方式。教材与参考资料教材陈良，高瑜，孙荣川.智能机器人[M].北京：人民邮电出版社.2022.参考文献[1] 蔡自兴，谢斌.机器人学[M].3版.北京:清华大学出版社，2015.[2] 阮勇，董永贵.微型传感器[M].2版.北京：清华大学出版社，2018.[3] 曲道奎.中国机器人产业发展现状与展望[J].中国科学院院刊，2