《自主导航与定位技术》教学大纲

《自主导航与定位技术》教学大纲课程编号：13230435英文名称：AutonomousNavigationandPositioningTechnology学分：3学时：总学时56学时，其中理论40学时，实践16学时先修课程：机器人技术基础课程类别：专业方向选修课程授课对象：机器人专业学生教学单位：机械与电气工程学院修读学期：第6学期一、课程描述和目标机器人定位与导航技术是信息论、神经生理学、计算机科学、控制论等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科，本课程是主要介绍机器人定位与导航中的经典理论和方法，使学生通过本课程的学习后能较全面、深入地理解和掌握机器人定位与导航的基本概念、基本方法、主要功能及其实现技术，为学生今后从事相关领域的工作打下较坚实的基础。本课程拟达到的课程目标:课程目标1:通过本课程的学习，学生能够在机器人定位与导航领域相关的设计中，考虑安全、健康、法律、文化及环境等制约因素。课程目标2:通过本课程的学习，学生能够在机器人定位与导航领域相关的工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。课程目标3:通过本课程的学习，学生能够自主学习机器人定位与导航领域新的技术，具备对技术问题的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力，能够通过不断学习提高自身能力，适应社会和专业的发展；二、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重3.4能在机器人工程相关的设计中，考虑安全、健康、法律、文化及环境等制约因素。课程目标1H6.2能分析和评价机器人工程相关领域的工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。课程目标2M12.2具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解能力，归纳总结的能力和提出问题的能力等，能够通过不断学习提高自身能力，适应社会和专业的发展。课程目标3H（注：要求课程目标与毕业要求指标点应是一一对应支撑）三、教学内容、基本要求与学时分配1．理论教学内容序号教学内容基本要求及重、难点（含德育要求）学时教学方式对应课程目标1绪论基本要求：了解移动机器人同步定位与地图构建研究、掌握多移动机器人协同定位研究、多移动机器人目标跟踪研究。重点难点：多移动机器人路径规划研究德育要求：立德树人2集中讲授课程目标1课程目标2课程目标32基于卡尔曼滤波及其衍生的同步定位与地图构建算法基本要求：了解卡尔曼滤波及SLAM问题概述、基于扩展卡尔曼滤波的SLAM研究、基于无迹卡尔曼滤波的SLAM研究、基于UKF-SLAM改进算法的研究。重点难点：基于容积卡尔曼滤波及改进算法的研究德育要求：爱岗敬业4集中讲授课程目标1课程目标2课程目标33基于SR-CKF的多移动机器人协同定位及目标跟踪算法基本要求：了解卡尔曼滤波器、掌握基于SR-CKF的多机器人协同定位算法、移动机器人动态目标跟踪算法。重点难点：多移动机器人协同定位与目标跟踪研究德育要求：创新意识6集中讲授课程目标1课程目标2课程目标34基于自适应SR-CKF的序贯式WSNs目标跟踪算法基本要求：了解系统模型及问题、掌握传感器节点观测模型、目标运动模型。重点难点：自适应SR-CKF序贯式WSNs目标跟踪算法德育要求：社会责任6集中讲授课程目标1课程目标2课程目标35基于改进CKF的WSNs与移动机器人协作定位算法基本要求：了解移动机器人-WSNs定位问题描述、基于移动机器人辅助的改进CKF的节点定位算法、WSNs环境下基于改进CKF算法的移动机器人定位算法。重点难点：基于改进CKF算法的WSNs与移动机器人协作定位德育要求：科学素养6集中讲授课程目标1课程目标2课程目标36基于粒子滤波（PF）的同步定位与地图构建算法基本要求：了解FastSLAM算法的提出、掌握FastSLAM算法、优化的FastSLAM算法基本原理。重点难点：基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波（RBPF）的SLAM算法德育要求：乐于奉献6集中讲授课程目标1课程目标2课程目标37已知环境下全局路径规划算法基本要求：了解算法优化策略、掌握优化的D*Lite搜索过程、优化的D*Lite算法仿真、基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。重点难点：基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法德育要求：立德树人6集中讲授课程目标1课程目标2课程目标38未知环境下基于滚动窗口与多层Morphin的局部路径规划算法基本要求：了解滚动窗口规划基本原理、掌握局部子目标点的选取、障碍物预测模型及避碰策略。重点难点：未知环境下基于多层Morphin的局部路径规划算法德育要求：爱岗敬业4集中讲授课程目标1课程目标2课程目标3合计402．实验教学内容序号实验项目实验内容与要求学时类型对应课程目标1基于容积卡尔曼滤波及改进算法的研究算法仿真实验根据具体需求，完成容积变换、CKF算法、SR-CKF-SLAM算法和ISR-CKF-SLAM算法仿真4演示、验证课程目标22多移动机器人协同定位与目标跟踪仿真实验根据具体需求，完成多移动机器人编队控制、数据融合问题、基于协方差交集的多机器人协同目标跟踪算法仿真4演示、验证课程目标33自适应SR-CKF序贯式WSNs目标跟踪算法仿真实验根据具体需求，完成仿真环境及参数设置、仿真结果及性能分析、跟踪误差分析和运行时间及能耗分析。4演示、验证课程目标24基于改进CKF算法的WSNs与移动机器人协作定位仿真实验根据具体需求，完成协作定位问题描述与建模、改进CKF算法的WSNs与移动机器人协作定位。4演示、验证课程目标3合计16注：实验要求包括必修、选修；实验类型包括演示、验证、综合、设计等。四、课程教学方法1.总体设计采用项目驱动的教学模式，虚实结合，将自主导航与定位技术相关项目设计贯穿于整个教学过程中，分析学生设计过程产生的错误，通过师生互动完成教学任务，激发学生的学习兴趣，增强对所学知识的理解和掌握。课堂教学方法：理论讲授、实践演示、项目讨论。实验教学方法：项目驱动、集中指导、自主练习、个别答疑。课外学习方法：预习教材相关章节。2.课堂教学课堂讲授：在课前预习的基础上，按知识模块，通过项目案例来演示和归纳主要知识点的应用，通过问题引导学生学习和讨论，不断强化学生对知识的理解。在讲授、讨论中，引导学生掌握分析、设计和调试的基本方法，使学生体验项目设计的过程，获得项目设计的成就感。课内小组讨论：围绕实际项目设计任务，引导学生进行设计、优化、完善和补充。3.实验教学在课外学习和作业实施的基础上，通过具体任务要求和集中实验，理解有关知识点，开展机器人操作系统的演示。4.课外学习课前预习：要求学生在课前按预习计划完成自主学习内容，即自学教材相关章节。课后作业：要求学生按时完成课后作业。五、学业评价和课程考核（一）考核方式及具体要求1.课程成绩构成与要求课程考核注重形成性和终结性评价相结合，考核内容主要由课堂表现、平时作业、实验考核、期末考试组成，均按百分制计分，其中课堂表现成绩占10%、平时作业成绩占20%、实验成绩占20%、期末闭卷考试成绩占50%。2.课程目标达成考核与评价序号教学环节课程目标1（分值）课程目标2（分值）课程目标3（分值）合计1课堂表现424102平时作业686203实验考核1055204期末考试15152050课程目标对应分值353035100（二）考核与评价标准1.课堂表现考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分课堂表现课堂积极学习自主定位与导航相关知识点，回答问题主动性高，项目设计应用讨论参与度强。课堂较积极学习自主定位与导航相关知识点，回答问题主动性较高，项目设计应用讨论参与度较强。课堂学习自主定位与导航相关知识点的态度一般，回答问题主动性尚可，项目设计应用讨论参与度一般。课堂学习自主定位与导航相关知识点，不参与问题解答与项目设计应用讨论。2.平时作业考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分平时作业按时完成，90%以上的作业内容齐全，机器人操作系统相关基本知识点理解、掌握到位，设计方案合理。按时完成，70%以上的作业内容齐全，机器人操作系统相关基本知识点理解、掌握较到位，设计方案较合理。延时完成，60%以上的作业内容齐全，机器人操作系统相关基本知识点理解、掌握基本到位，设计方案基本合理。不交和补交，50%以上的作业内容齐全，机器人操作系统相关基本知识点理解、掌握有偏差，设计方案需改进。3.实验考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分实验考核自主定位与导航实验方案合理，设计方法正确，机器人功能演示完整，很好地完成了实验要求内容，实验报告格式规范，符合实验报告写作要求。自主定位与导航实验方案较合理，设计方法较正确，机器人功能演示较完整，较好地完成了实验要求内容，实验报告格式较规范，较符合实验报告写作要求。自主定位与导航实验方案与设计方法一般，机器人部分功能可以演示，实验要求内容完成度一般，实验报告格式基本符合实验报告写作要求。自主定位与导航实验方案与设计方法较差，机器人功能演示效果差，实验要求内容完成度差，实验报告格式不符合实验报告写作要求。4.期末试卷考核与评价标准根据课程目标及教学内容，设计期末考核试题，综合检验学生对课程相关知