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1、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学分一、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
2、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。二、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
3、扩展卡尔曼滤波的定位与建图方法。1 .掌握机器人路径规划方法的定义及分类，重点掌握人工势场法、A算法和D.算法，以及全覆盖路径规划方法。了解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。2 .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。3 .通过对激光雷达导航智能车、视觉导航智能车及服务机器人“小途”这3个应用案例的 学习，掌握智能机器人的外观设计、软硬件设置、系统架构及场景应用。以科大讯飞的 AIUI人机智能平台为基础，
4、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。三、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1 .人工智能的概念2 .机器人的概念3 .智能机器人的概念4 .智能机器人的架构5 .典型的智能机器人1 .了解人工智能的发展历 程2 .了解机器人的分类3 .了解机器人的智能水平 评价4 .了解机器人的经典架构 和网联云控架构5 .了解典型的智能机器人22机器人基础1 .坐标系与位姿2 .二维位姿与三维位姿3 .平移与旋转4 .机器人传感器与外部传感器5 .有线通信与无线通信6 .机器人操作系统ROS1 .掌握二维位姿与三维位 姿的概念2 .理解坐标系的旋
5、转与平 移两个基本运动方式3 .熟悉机器人系统常用的 传感器4 .了解有线通信和无线通 信这两种通信方式5 .了解机器人操作系统 ROS的基础知识43机器人定位与 导航1 .航迹推算2 .位姿估计3 .使用地图4 .创建地图5 .定位并建图6 .反应式导航7 .基于地图的导航1 .了解两轮驱动小车的运 动学模型2 .掌握航迹推算及位姿估 计的具体方法3 .掌握定位与建图的基础 理论4 .掌握基于扩展卡尔曼滤 波定位与建图的方法5 .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1 .路径规划的定义2 .路径规划的分类3 .势场法概述4 .势场函数的建立5 . A,算法路径规划6 .
6、D.算法路径规划7,全覆盖路径规划L理解路径规划的基本概 念2.掌握势场法的概念及势 场函数的建立方法3,掌握A*路径规划算法的 原理4,掌握D.路径规划算法的 原理5,全覆盖路径规划方法65智能机器人 SLAM1 . SLAM的定义及数学描述2 .激光雷达SLAM3,基于粒子滤波的SLAM4 .基于图优化的SLAM5 . VSLAM的概念6 .特征提取7 .视觉里程计8 .后端优化与建图9 .回环检测与词袋模型1, 了解SLAM的基本概念2,了解激光SLAM的原理3 .掌握基于粒子滤波的SLAM方法4 .掌握基于图优化的SLAM方法5,掌握VSLAM的概念6 .掌握特征提取和视觉里程计的概念
7、7 .掌握后端优化方法8 .掌握回环检测的方法66智能机器人视 觉1 .机器人视觉的概念2 .机器人视觉系统的组成3 .单目/双目机器人视觉系统4 . RGB-D机器人视觉系统5 .视觉目标检测方法6 . VSLAM 方案7,深度学习在机器人视觉中的应 用1 . 了解机器人视觉系统的 组成与分类2 .掌握基于视觉的目标检 测方法3 .掌握 R-CNN , Fast R-CNN, Faster R-CNN 及 YOLO4,熟悉视觉技术在机器人 定位、建图与导航中的应 用5,掌握 ORB-SLAM2 , LSD-SLAM 及 RGB-D SLAM6 .掌握深度学习方法在机 器人视觉中的应用67智能
8、机器人语1. NLP概述及其历史2. NLP新技术框架3. NLP的深度学习模型和方法4. 机器人语音技术AIUI开放平 台5. 机器人语音解决方案与应用实 践1 . 了解NLP的历史2 .熟悉深度学习进行语音 处理的模型及方法3 .掌握递归神经网络方法4 . TWLSTM, Word2Vec, ELMO , Transformer 及 BERT5 .了解科大讯飞的AIUI人 机交互平台6 .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
9、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2U!1、考核方式序号实验项目名称实验要求学时1激光雷达导航 智能车1.安装 Ubuntu 16.04 系统2 .安装ROS平台3 .工程文件的编译4 .烧录单片机程序5 .搭建硬件模型6 .程序调试42视觉导航智能
10、车1 .安装官方系统2 .安装使用Xshell3 .搭建硬件模型4 .初始化摄像头5 .收集图像数据6 .训练神经网络模型7 .实现避障及自动驾驶43服务机器人应 用L 了解主要参数和功能2 .熟悉自动唤醒功能3 .熟悉“业务办理”功能24机器人智能应 用开发基础1 .应用开发环境的搭建与配置2 .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1 .语音合成功能集成2 .语音识别与语义理解能力集成3 .智能语音客服系统集成4 .功能代码的开发5 .机器人开发平台运行36机器人导航智 能应用开发实 践1 .地图的构建与导航点位2 .机器人底盘移动能力集成3 .智能导航应用4 .功能代码
11、的开发5 .开发平台运行37图像识别智能 应用开发实践1 .人脸识别能力集成2 .“人证合一”应用的实现3 .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、深度 学习方法、语音处理、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。五、教材与参考资料1 .教材陈良，高瑜，孙荣川,智能机器人M,北京：人民邮电出版社.2022.2 .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.中国科学院院刊，2015, 3: 342-346.4梁明杰，闵华清，罗荣华,基于图优化的同时定位与地图创建综述臼 机器人,2013, 35(4): 118-130.王忠立，赵杰，蔡鹤皋.大规模环境下基于图优化SLAM的后端优化方法,哈尔 滨工业大学学报，2015. 47：20-25.