课程大纲：机器人技术 - 机器人感知 - 障碍物检测

课程名称：高级机器人感知：障碍物检测与避障策略

课程周期：10周

第1周：课程介绍与预备知识

  • 主题：课程背景与目标
  • 学习目标：
    • 理解机器人感知的基本概念
    • 了解障碍物检测的重要性
  • 阅读资源：
  • 活动：小组讨论机器人的历史与发展

第2-3周：传感器与数据采集

  • 主题：激光雷达、摄像头与超声波传感器
  • 学习目标：
    • 掌握基本传感器的工作原理
    • 学习数据采集与预处理
  • 阅读资源：
  • 活动：实验：使用传感器进行环境扫描

第4-5周：图像处理与特征提取

  • 主题：计算机视觉与障碍物识别
  • 学习目标：
    • 学习OpenCV库
    • 实现基本的物体检测算法
  • 阅读资源：
  • 活动：项目：基于图像的障碍物识别

第6-7周：深度学习在障碍物检测

  • 主题：深度神经网络（DNN）应用
  • 学习目标：
    • 理解卷积神经网络（CNN）在感知任务中的应用
    • 使用TensorFlow或PyTorch实现简单模型
  • 阅读资源：
  • 活动：小组竞赛：训练并优化障碍物检测模型

第8周：避障策略与路径规划

  • 主题：避障算法（如A*、RRT）与融合策略
  • 学习目标：
    • 理解不同避障算法的工作原理
    • 应用避障策略到实际路径规划
  • 阅读资源：
  • 活动：设计并实现简单的避障机器人

第9周：项目实施与演示

  • 主题：整合感知与避障技术
  • 学习目标：
    • 组织并实施一个完整的避障系统
    • 演示给全班同学
  • 活动：团队项目：设计并制作一个简单的机器人原型

第10周：课程总结与未来展望

  • 主题：回顾与行业趋势
  • 学习目标：
    • 总结课程内容及应用实例
    • 讨论未来机器人感知的发展方向
  • 活动：研讨会：分享个人项目经验和职业规划

评估方式：

  • 作业：每周课后练习题，检查理论理解
  • 小测验：每两周一次，测试关键概念
  • 项目：最终项目报告与演示，评估实践能力
  • 参与度：课堂讨论与小组活动表现

通过这个课程，学生将掌握机器人感知与障碍物检测的核心技术，并能够应用于实际项目中。