课程大纲：机器人技术 - 任务规划

第一周：课程介绍与基础知识

• 主题: 机器人技术概览与任务规划基础
• 学习目标:
  • 理解机器人技术的基本概念
  • 介绍任务规划的重要性
• 阅读资源:
  • "Robotics: A Gentle Introduction" by John J. Craig
• 教学方法:
  • 讲座: 介绍机器人类型和任务规划的概念
  • 小组讨论: 分析实际任务中的规划需求
• 评估:
  • 课后小测验

第二周：环境感知与传感器

• 主题: 传感器技术与环境建模
• 学习目标:
  • 掌握传感器在机器人任务中的应用
  • 学习如何构建环境地图
• 阅读资源:
  • "Robot Sensing and Perception" by Richard S. Sutton
• 教学方法:
  • 讲座: 传感器类型及其工作原理
  • 实践活动: 使用模拟软件实践环境建模
• 评估:
  • 传感器数据处理作业

第三周：路径规划算法

• 主题: Dijkstra算法与A*搜索
• 学习目标:
  • 理解基本路径规划算法
  • 应用A*算法进行路径优化
• 阅读资源:
  • "Path Planning Algorithms" by Steven M LaValle
• 教学方法:
  • 讲座: 算法原理讲解
  • 小组项目: 实现简单路径规划程序
• 评估:
  • 算法实现报告

第四周：行为树与任务分解

• 主题: 行为树与任务规划分解
• 学习目标:
  • 了解行为树结构
  • 学习如何将任务分解为子任务
• 阅读资源:
  • "Behavior Trees in Game Development" by Itay Keren
• 教学方法:
  • 讲座: 行为树概念演示
  • 分组讨论: 设计并实现行为树实例
• 评估:
  • 行为树设计报告

第五周：高级任务规划与案例研究

• 主题: 动态规划与复杂任务解决方案
• 学习目标:
  • 深入理解动态规划在任务规划中的应用
  • 分析和解决实际案例
• 阅读资源:
  • "Dynamic Programming and Optimal Control" by Bertsekas
• 教学方法:
  • 讲座: 动态规划实例分析
  • 小组研讨: 分析真实世界机器人任务案例
• 评估:
  • 案例分析报告及小组讨论展示

结束语与反思

• 主题: 课程回顾与未来展望
• 学习目标:
  • 总结所学知识
  • 制定个人发展计划
• 教学方法:
  • 自我评估与反馈
  • 课程回顾与问答
• 评估:
  • 期末项目或反思报告

通过这个课程，学生将逐步掌握机器人任务规划的核心概念和技术，通过实践项目和讨论，加深理解并提升应用能力。