课程大纲：机器人技术 - 机器人感知 - 环境建模

第1周：课程介绍与预备知识

  • 主题：机器人技术概览与环境感知的重要性
  • 学习目标：
    • 了解机器人技术的基本概念和分类
    • 掌握传感器基础知识
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讲座，讨论
  • 评估：课程介绍小测验

第2周：传感器类型与工作原理

  • 主题：视觉、听觉、触觉传感器
  • 学习目标：
    • 识别常见传感器（摄像头、麦克风、力觉传感器）
    • 理解传感器数据的采集与处理
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讲座，小组实验
  • 评估：传感器选择与工作原理报告

第3周：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）基础

  • 主题：环境建模算法简介
  • 学习目标：
    • 了解SLAM的概念和基本流程
    • 简单实现粒子滤波或激光雷达SLAM
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讲座，小组编程练习
  • 评估：SLAM简单项目演示

第4周：深度学习在感知中的应用

  • 主题：深度学习与计算机视觉
  • 学习目标：
    • 了解卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用
    • 实现简单物体检测模型
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讲座，代码实践
  • 评估：深度学习项目报告

第5周：案例研究与实践

  • 主题：实际环境建模案例分析
  • 学习目标：
    • 分析真实机器人项目的感知模块
    • 应用所学知识解决实际问题
  • 阅读/资源：
  • 教学方法：讨论，项目设计与展示
  • 评估：项目报告及答辩

第6周：总结与未来展望

  • 主题：课程回顾与行业趋势
  • 学习目标：
    • 总结课程重点
    • 讨论机器人感知的最新进展
  • 教学方法：研讨会，未来职业规划讨论
  • 评估：课程总结报告

通过本课程，学生将掌握机器人感知的基本原理和应用，并能运用所学知识解决实际问题。课程中结合理论与实践，旨在培养学生的创新思维和工程实践能力。