机器人技术 - 运动规划课程大纲

第一周：课程介绍与基础概念

学习目标：

1. 理解机器人技术概览：介绍机器人技术的历史、分类及重要性。
2. 运动规划简介：阐述运动规划在机器人中的角色。
3. 编程语言基础：Python或C++等编程语言的简介。

资源：

• [视频]《机器人技术入门》讲解
• 阅读材料：《机器人科学与工程》章节1
• 实践活动：设置并控制简单机器人移动

第二周：数学基础与空间变换

学习目标：

1. 线性代数基础：向量、矩阵和坐标系。
2. 笛卡尔空间与欧拉角：理解不同坐标系统的应用。
3. 运动学基础：位姿和速度的计算。

资源：

• [讲座]线性代数基础
• 阅读材料：《机器人运动学》
• 实践活动：使用Python实现简单的坐标变换

第三周：路径规划算法

学习目标：

1. A*搜索算法：原理与实现。
2. Dijkstra算法：适用于静态环境的路径规划。
3. RRT算法：随机树搜索在路径规划中的应用。

资源：

• [讲座]路径规划算法讲解
• 阅读材料：《路径规划算法详解》
• 实践活动：编程实现A*和Dijkstra算法

第四周：轨迹规划

学习目标：

1. Spline曲线：平滑运动路径的生成。
2. PID控制器：运动控制的基本原理。
3. 轨迹优化：考虑碰撞避免和动态性能的优化方法。

资源：

• [讲座]轨迹规划与PID控制
• 阅读材料：《机器人轨迹规划》
• 实践活动：设计并优化机器人运动轨迹

第五周：课程总结与项目实践

学习目标：

1. 项目设计：应用所学知识设计一个机器人运动规划项目。
2. 团队协作：小组讨论并展示项目成果。
3. 反思与反馈：分享学习体验，提出改进建议。

资源：

• 项目指导：提供项目模板和参考资料
• 小组讨论：分组进行项目演示
• 评估：项目报告和同伴评价

评估方法： - 每周作业：理论和实践问题解答 - 小测验：检验关键概念的理解 - 项目：综合运用所学知识的实际操作能力

通过这个课程，学生将逐步掌握机器人运动规划的基础理论和实践技巧，为未来在机器人领域发展打下坚实基础。