《工业机器人原理及应用》教学大纲

《工业机器人原理及应用》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：01140431课程性质：专业必修课学分：2学分学时：32学时（理论26学时，实验6学时）先修课程：高等数学、线性代数、复变函数与积分变换、电工与电子技术等后续课程：智能工厂集成技术、毕业实习、毕业设计等适用专业：智能制造工程开课单位：机械工程学院一、课程说明《工业机器人原理与应用》是智能制造工程专业的一门专业必修课程。本课程主要介绍工业机器人的机械运动及路径规划、运动控制理论、视觉系统图像处理，为学习其他有关课程及以后从事技术工作打下必要的基础。本课程在保证基础理论讲授的同时，注重机器人的运动控制理论和视觉智能技术。本课程强调理论与实践相结合，兼顾学科前沿技术和发展方向的介绍，培养学生工业机器人操作编程能力和视觉图像处理能力。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：能够设计开发工业机器人运动学的矩阵表示；能够设计开发工业机器人的微分运动；能够设计开发工业机器人常用的传感器、驱动器与驱动系统。课程目标2：能够将工业机器人动力学和轨迹规划理论用于解决工业机器人的运动路径问题；能够建立工业机器人的运动控制数学模型；能够将视觉系统图像处理基础理论用于解决工业机器人的数据处理问题，并养成理论联系实际、科学严谨、实事求是的科学态度。课程目标3：能够构建并实现工业机器人的路径与位置控制并得到合理有效结论；能够构建并实现工业机器人的仿真控制模型并得到合理有效结论；能够构建并实现工业机器人的视觉图像处理算法并得到合理有效结论。三、课程目标与毕业要求《工业机器人原理与应用》课程教学目标对智能制造工程专业毕业要求的支撑见表1。

表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度1.工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和智能制造专业知识用于分析解决智能制造领域的复杂工程问题。1.4能够将专业知识用于智能制造相关复杂工程问题解决方案的比较、综合和交流。课程目标2：能够将工业机器人动力学和轨迹规划理论用于解决工业机器人的运动路径问题；能够建立工业机器人的运动控制数学模型；能够将视觉系统图像处理基础理论用于解决工业机器人的数据处理问题，并养成理论联系实际、科学严谨、实事求是的科学态度。H3.设计/开发解决方案：能够设计针对智能制造工程领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统与单元（部件），并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。3.3能够在设计开发环节中体现创新意识，并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。课程目标1：能够设计开发工业机器人运动学的矩阵表示；能够设计开发工业机器人的微分运动；能够设计开发工业机器人常用的传感器、驱动器与驱动系统。M4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对智能制造工程领域相关复杂工程问题进行研究，包括问题的提出与判断，研究方案的设计与实施，实验数据和相关信息的分析与关联，通过研究得到合理有效的结论。4.3能够根据实验方案构建并开展实验，能够对实验结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。课程目标3：能够构建并实现工业机器人的路径与位置控制并得到合理有效结论；能够构建并实现工业机器人的仿真控制模型并得到合理有效结论；能够构建并实现工业机器人的视觉图像处理算法并得到合理有效结论。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。四、教学内容、基本要求与学时分配1.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点难点理论学时实验学时对应的课程目标1.基础知识1.1引言1.2机器人的分类；1.3机器人的优缺点；1.4机器人的组成部件；1.5机器人的坐标；1.6机器人的参考坐标系。教学要求：使学生了解了解机器人的产生和发展过程；掌握机器人的概念、特点、及基本分类；熟悉机器人的应用、组成以及主要性能参数；了解机器人发展现状和趋势；重点：机器人的坐标与参考坐标系；难点：机器人的坐标与参考坐标系。2012.工业机器人位置运动学2.1工业机器人运动学的矩阵表示；2.2齐次变换矩阵；2.3变换的表示；2.4变换矩阵的逆；2.5位置的正逆运动学方程；2.6姿态的正逆运动学方程；2.7D-H表示。教学要求：使学生熟悉工业机器人的矩阵表示；掌握工业机器人齐次变换；熟悉工业机器人的正逆运动学方程；熟悉D-H表示。重点：工业机器人的矩阵表示；难点：D-H表示。401、2、33.微分运动与速度3.1概述；3.2微分关系及雅可比矩阵；3.3微分运动及坐标系的微分运动；3.4坐标系之间的微分变化；3.5机器人逆运动学的基本概念；3.6雅可比矩阵求逆。教学要求：使学生理解微分关系及雅可比矩阵，微分运动及坐标系的微分运动，雅可比矩阵求逆；掌握坐标系之间的微分变化。重点：坐标系的微分运动；难点：雅可比矩阵求逆。2014.轨迹规划4.1路径与轨迹；4.2关节空间与直角坐标空间；4.3轨迹规划基本原理；4.3关节的轨迹规划；4.4直角坐标的轨迹规划。教学要求：使学生了解路径与轨迹；熟悉关节空间域直角坐标空间；理解轨迹规划基本原理；掌握关节的轨迹规划；直角坐标的轨迹规划。重点：关节空间的轨迹规划；难点：关节空间的轨迹规划。221、2、35.运动控制系统5.1基本组成与结构；5.2系统动力学与拉氏变换；5.3传递函数与结构图；5.4一阶与二阶传递函数特性；5.5特征方程与稳态误差；5.6根轨迹法；5.7PID控制器；5.8伯德图与频域分析；5.9状态空间控制方法。教学要求：使学生了解基本组成与结构；理解系统动力学与拉氏变换；传递函数与结构图；一阶与二阶传递函数特性；特征方程与稳态误差；掌握根轨迹法；PID控制器；伯德图与频域分析；状态空间控制方法。重点：根轨迹法；PID控制器；难点：伯德图与频域分析；状态空间控制方法。421、2、36.驱动器和驱动系统6.1驱动系统的特性；6.2驱动系统的比较；6.3液压与气动驱动器；6.4电机；6.5电机的微处理器控制；6.6减速器和其他系统。教学要求：使学生了解驱动系统的特性；驱动系统的比较；理解液压与气动驱动器；电机；掌握电机的微处理器控制；了解减速器和其他系统。重点：电机的微处理器控制；难点：电机的微处理器控制。2017.工业机器人传感器7.1工业机器人用传感器的特性与使用；7.2工业机器人位置传感器；7.3速度传感器；7.4加速度传感器；7.5力和压力传感器；7.6可见光和红外传感器；7.7视觉和语音系统。教学要求：使学生了解工业机器人用传感器的特性与使用；熟悉工业机器人位置传感器；速度传感器；加速度传感器；力和压力传感器；掌握可见光和红外传感器；视觉和语音系统。重点：可见光和红外传感器；难点：视觉和语音系统。2018.视觉系统图像处理和分析8.1基本概念；8.2傅里叶变换及频谱；8.3噪声与边缘；8.4分辨率和量化；8.5采样理论和图像处理技术；8.6直方图和阈值；8.7空域操作与连通性；8.8降噪与边缘检测；8.9锐化与霍夫变换；8.10分割与二值形态；8.11灰度形态与图像分析；8.12特征与深度测量；8.13数据压缩与彩色图像。教学要求：使学生掌握傅里叶变换及频谱；噪声与边缘；分辨率和量化；采样理论和图像处理技术；直方图和阈值；空域操作与连通性；降噪与边缘检测；锐化与霍夫变换；分割与二值形态；灰度形态与图像分析；特征与深度测量；数据压缩与彩色图像。重点：采样理论和图像处理技术；难点：特征与深度测量。821、2、3合计2662.实验部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3实验项目、实验内容与学时实验项目实验内容和要求实验学时对应的课程目标1.工业机器人轨迹规划实验内容：根据要求对工业机器人的轨迹进行规划；实验要求：了解工业机器人的操作方法方法；能够正确合理进行路径规划；工业机器人的实际路径与规划一致。22、32.工业机器人的运动控制实验内容：基于Matlab进行工业机器人的PID控制；实验要求：了解Matlab软件的基本语法和使用方法；能够通过Matlab对工业机器人进行仿真建模；能够通过Matlab对工业机器人进行PID控制。22、33.视觉系统图像处理与分析实验内容：对视觉系统获取的图像进行处理与分析；实验要求：能正确获取视觉系统的图像；能选择合理的图像处理方法；能选择适当的图像处理软件；能独立写出图像处理程序；能得到适用的图像处理结果。22、3合计6五、教学方法及手段本课程以课堂讲授为主，采用启发式、讨论式教学和案例教学等，促进学生积极思考，开发学生的潜能，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；以“少而精”为原则，精选教学内容，精讲多练；通过课堂教学双方互相提问，与学生互动，鼓励学生在课堂上发表自己的对于智能制造过程中对工业机器人的见解，加深对知识点的理解，达到课程目标。六、课程资源1.推荐教材：（1）SaeedB,Niku.《机器人学导论》（第二版）[M].电子工业出版社.2018年.2.参考书：（1）约翰·J·克雷格.《机器人学导论》（原书第4版）[M].机械工业出版社.2021年.（2）Peter·Croke.《机器人学、机器视觉与控制——Matlab算法基础》[M].电子工业出版社.2016年.（3）熊有伦等.《机器人学建模、控制与视觉》[M].华中科技大学出版社.2018年.3.期刊：（1）《机器人》[J].ISSN1002-0446.中国自动化学会与中国科学院沈阳自动化研究所.（2）《机器人技术与应用》[J].ISSN1004-6437.中国兵器工业集团第二一〇研究所.（3）《计算机工程》[J].ISSN：11396121.中国电子科技集团（4）RoboticsandComputer-integratedManufacturing[J].ElsevierLtd.4.网络资源：（1）OFweek机器人网./.（2）中国工控网./.（3）中国机器人网./.(4)中国机器人网./.(5)机器人之家./.(6)中国大学MOOC（慕课):/.七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4。表4课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂表现5（1）根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√113实验20（1）根据每个实验的实验操作完成情况和实验报告质量单独评分，满分100分；（2）每次实验单独评分，取各次实验成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以实验成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√5510作业15（1）主要考核学生对各章节知识点的复习、理解和掌握程度，满分100分；（2）每次作业单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√555期末考核60（1）卷面成绩100分，以卷面成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。（2）主要考核工业机器人的机械运动，运动控制理论，驱动器和传感器，图像处理等内容。（3）考试题型为：选择题、简答题、计算题和编程题等。√√20355合计：100分314623八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂表现、实验、作业、期末考试等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由期末试卷成绩和过程性考核成绩组成。其中：期末试卷成绩为100分（权重60%），试题类型为填空题、选择题、判断题、简答题、计算题和分析题等类型，试卷中基本知识、基本理论、基本技能的试题分值不超过50%，综合应用题、分析题不低于50%；课堂表现、实验、作业等过程性考核成绩为100分（权重40%）；过程性考核和考试试题分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5。表5过程性考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60课堂表现12.5%积极参与教学活动，踊跃回答问题、全程参与讨论，准确率大于90%。认真参与教学活动，回答问题、参与讨论准确率大于80%。偶尔参与教学活动，回答问题、线上讨论准确率大于70%。上课不认真，偶尔参与教学活动。上课不认真，不参