课程大纲：机器人技术 - 机器人感知 - 路径规划

第一周：课程介绍与基础知识

  • 主题: 机器人技术概览
    • 学习目标: 理解机器人技术的基本概念、发展历程和重要性
    • 阅读资源: "机器人学基础"
  • 讲座: 机器人分类与工作原理
  • 讨论: 机器人感知的重要性
  • 活动: 初步了解机器人传感器

第二周：感知系统

  • 主题: 传感器类型与工作原理
    • 学习目标: 识别常用传感器（如视觉、听觉、触觉等）
    • 阅读资源: "传感器手册"
  • 讲座: 传感器在路径规划中的角色
  • 实践活动: 实战编程：使用简单的传感器数据

第三周：SLAM与环境建模

  • 主题: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原理
    • 学习目标: 理解SLAM在路径规划中的应用
    • 阅读资源: "SLAM入门"
  • 讲座: 建立简单环境模型的方法
  • 讨论: SLAM挑战与解决方案
  • 实践活动: 使用开源库进行室内定位模拟

第四周：路径规划算法

  • 主题: Dijkstra算法、A*搜索与RRT
  • 讲座: 算法原理与应用场景
  • 讨论: 优化路径的策略
  • 实践活动: 编写并测试路径规划程序

第五周：路径规划中的传感器融合

  • 主题: 多传感器融合在路径规划中的应用
  • 讲座: 传感器融合实例分析
  • 实践活动: 实现基于传感器融合的路径规划

评估与反馈：

  • 作业: 每周小作业，涵盖本周所学内容
  • 小测验: 每个主题后的在线测试，检查理解程度
  • 项目: 最终项目 - 设计并实现一个简单的机器人路径规划系统
  • 讨论与演示: 分享与展示项目成果，互相评价

注：所有链接均为示例，请替换为实际可用资源。课程大纲可根据学生背景调整难度和深度。