智能機器人課程教學大綱（理論）課程編號學分2.5課程名稱智能機器人英文名稱IntelligentRobotics課程類別R必修□選修總學時40理論學時32實驗學時8執筆人審核人課程團隊適用專業智能科學與技術、計算機科學與技術、人工智能、機器人工程、自動化等一、課程地位與作用智能機器人是智能科學與技術專業的一門專業課程。設置本課程的基本任務是使學生在模式識別、人工智能和機器人學等先修課程的基礎上，從智能機器人系統的功能出發，比較全面地介紹智能機器人的基本原理和技術。智能機器人是一種能夠代替人類在非結構化環境下從事危險、復雜勞動的自動化機器，是集機械學、力學、電子學、生物學、控制論、計算機、人工智能和系統工程等多學科知識于一身的高新技術綜合體。通過課程的學習與實踐，學生能夠了解和掌握智能機器人的驅動，機器人感覺與多信息融合，機器人的運動規劃，機器人的視覺、機器人的語音合成與識別技術等內容，為后續的畢業設計奠定基礎。學生同時能夠了解智能機器人領域的新技術，為今后的學習與實際從事智能科學與技術領域的相關工作打下堅實的基礎。IntelligentRoboticsisaprofessionalcourseinIntelligenceScienceandTechnology,thebasictaskistograspthebasicprinciplesandtechniquesoftheintelligentrobotsystemafterstudyonprerequisitecourses,suchaspatternrecognition,artificialintelligenceandrobotics.Intelligentrobotcanreplacehumanbeingsengagedindangerous,complexautomatedmachinerylaborinunstructuredenvironments,isamultidisciplinarysetofmechanics,mechanics,electronics,biology,cybernetics,computers,artificialintelligenceandsystemsengineering.Throughlearningandpracticeofthecourse,studentswillbeabletounderstandandmasterthedriverofintelligentrobots,theinformationfusionofrobot’smulti-sensor,themotionplanningofrobot,robotvision,speechsynthesisandrecognitiontechnology.ThecoursecanlayasolidfoundationforthesubsequentdesignofthegraduationprojectandthepracticalworkofIntelligenceScienceandTechnologyinthefuture.二、課程目標智能機器人是一門集機械工程學、計算機科學、控制理論、傳感器技術、人工智能等學科的交叉融合的前沿學科。通過本課程的學習，使學生掌握機器人機構設計、控制、編程和使用的技術要點和基礎理論，培養學生綜合運用所學基礎理論和專業知識進行創新設計的能力。培養具有一定的全球化意識或國際視野的高素質應用型卓越工程人才，以國際工程認證為標準，立足北京，服務社會，以學生為中心，堅持成果導向教育（OBE）理念，保證課程目標能夠有效支撐相應畢業要求指標點，使學生：課程目標1：通過課堂講授、研討課和布置課外作業，使學生能夠熟悉智能機器人的基本原理、方法、技術和應用。熟悉智能機器人的驅動，機器人感覺與多信息融合，機器人的運動規劃，機器人的視覺、機器人的語音合成與識別技術、ROS等內容，同時比較全面地了解智能機器人領域的新技術。課程目標2：通過項目學習、課堂研討，掌握智能機器人的基本理論、基本知識和基本技能，具有初步根據應用需求進行智能機器人的方案設計、系統分析和綜合的基本能力。課程目標3：通過查閱文獻、項目案例教學、工程軟件學習，培養學生掌握主要文獻檢索工具互聯網搜索引擎的使用方法，能夠利用互聯網和文獻檢索工具收集智能機器人或其他智能系統設計相關問題的技術信息。課程目標4：通過課下實驗操作、項目學習教學等環節，讓學生體驗把理論應用到實踐的過程，加深對理論知識的理解和認知，并能及時總結學習內容，提高學習效果。表1課程目標與畢業要求對應關系表專業畢業要求課程教學目標達成途徑分解指標點1.1：能將數學、自然科學、工程基礎和信息技術等專業知識運用到復雜智能工程問題，包括但不限于智能模型建立，智能感知，智能決策等。課程教學目標11、課堂講授：充分講解智能機器人的基本原理、方法、技術和應用，注重課堂師生互動，關注每個學習學習情況；2、研討課：將課程綜合性的章節以研討課的形式展開，充分討論，幫助學生查漏補缺，梳理知識體系；3、課后作業和項目教學：通過作業和代表性的科研、電子競賽等項目，重點考察學生學以致用的能力，并在后續課程對作業和項目進行詳細解答。分解指標點2.2：能正確表達一個工程問題的解決方案。分解指標點2.3：能認識到解決問題有多種方案可選擇。分解指標點2.4：能分析文獻尋找可替代的解決方案。課程教學目標1、34、除上述1、2、3條途徑外，安排課程設計，讓學生分組完成課程設計項目，包括前期文獻調研、項目實施、報告撰寫、學術論文撰寫等。分解指標點3.1：能正確理解工程系統的設計目標，應用控制、計算機等學科的基本理論和方法進行可行性研究。分解指標點3.2：能應用智能科學與技術的的基本理論和方法進行設計建模計算、設計開發。課程教學目標2、35、除上述第2條途徑外，安排學生分組進行綜合實驗，鍛煉學生分析問題解決問題的能力，根據不同任務需求，設計完整解決方案，并通過答辯環節，討論各自的方案的優缺點。畢業要求4：研究與應用：能夠基于科學原理并采用科學方法對智能系統與工程領域復雜工程問題進行研究，包括設計實驗、分析與解釋數據、并通過信息綜合得到合理有效的結論。課程教學目標2上述第2、3條途徑分解指標點5.1：能運用Matlab等常用工具進行計算機仿真與模擬。分解指標點5.2：能運用常用開發環境進行計算機編程。分解指標點5.3：能運用電子系統設計工具進行基本電子電路設計、智能產品開發與集成。課程教學目標4上述第3、5條途徑三、課程思政內容始終緊密聯系智能機器人學科發展特點，特別重視專業教學與思政教育的有機融合。注重智能機器人技術發展的知識融合來建立課程體系，特別重視專業教學與思政教育的有機融合。在課程教學中特別重視人工智能、智能機器人發展過程當中所體現的哲學規律的點撥、各種運動規劃、目標檢測識別算法改進的創新思路等內容對自然辯證法的佐證支撐作用，在課程教學中不斷提升專業課程教學中“課思政”的能力和水平，不斷提高創新人文精神的培養的能力和水平。1.結合專業課程的教學知識點，在專業課程的授課過程中提升學生的愛國主義精神。介紹智能機器人發展的時候，給學生介紹國內老一輩無私奉獻的科學家，比如錢學森先生放棄國外舒適的生活回到祖國的懷抱，在十分艱苦的工作條件下從事研究。通過名人事跡，來鼓勵學生認真學習，回報祖國，增強他們的愛國情懷。2.在講解算法設計時，需要根據應用場景，數據的結構、規模，沒有一種算法能適用于所有任務，借此告訴學生正確認識自己，在學習和工作的過程中根據自己的實際情況選擇合適自己的生活方式，學習期間要努力提高自己專業水平，樹立正確的人生觀、價值觀。3.以實驗為載體，讓學生了解智能機器人的應用領域及前沿算法，通過代碼不斷調試，學習堅持不懈的工匠精神，培養學生的愛崗敬業的精神。實驗過程的小組討論、分工，培養學生獨立思考和團隊合作能力。四、課程教學內容提要與基本要求理論部分序號教學內容提要基本教學要求（措辭不要求統一）學時對應課程目標備注1（一）緒論1.1機器人的定義1.2機器人的產生和發展1.3智能機器人的體系結構智能機器人的研究現狀與發展趨勢、本課程的研究對象和內容；本課程在教學中的地位、作用和任務；如何學好本課程。本章的重點：本課程研究的對象及內容、智能機器人的體系結構。212（二）智能機器人的運動系統2.1機器人的移動機構2.2機器人的運動控制2.3機器人的控制策略2.4機器人的驅動技術2.5機器人的電源技術掌握智能機器人的運動系統組成，熟悉智能機器人的移動機構、運動規劃、驅動與控制等相關技術。本章的重點：智能機器人的移動機構設計與選型，智能機器人的姿態穩定控制、路徑跟蹤控制、軌跡跟蹤控制，智能機器人的控制策略。本章的難點：PID控制、變結構控制、自適應控制、模糊控制、神經網絡控制、視覺伺服控制等常用的機器人運動控制策略。213（三）智能機器人的感知系統3.1感知系統體系結構3.2距離/位置測量3.3觸覺測量3.4壓覺測量3.5姿態測量3.6視覺測量3.7其他傳感器3.8智能機器人多傳感器融合掌握智能機器人感知系統的體系結構，熟悉感知系統的距離/位置測量、觸覺、壓覺、姿態、視覺等各種內、外傳感器，理解傳感器系統融合。本章的重點：感知系統的體系構成、分布與融合。本章的難點：壓覺、姿態與視覺測量系統，感知系統的多傳感器融合。414（四）智能機器人的通信系統4.1現代通訊技術4.2機器人通信系統4.3多機器人通信4.4智能機器人的通信系統實例熟悉通信技術基礎理論，掌握智能機器人通信模式、通信系統的設計架構，理解現代通信技術在智能機器人系統中的應用。本章的重點：掌握智能機器人通信模式、通信系統的設計架構、多機器人通信。本章的難點：智能機器人通信模式與通信系統的設計。215（五）智能機器人的視覺技術5.1機器視覺基礎理論5.2成像幾何基礎5.3圖像的獲取和處理5.4智能機器人的視覺傳感器5.5智能機器人視覺系統5.6視覺跟蹤5.7主動視覺5.8視覺伺服5.9深度學習在機器視覺領域的應用熟悉機器視覺基礎理論，掌握智能機器人的視覺系統組成、圖像的生成和預處理等相關技術，理解智能機器人的三維視覺、主動視覺與目標跟蹤、視覺伺服與視覺導航等算法原理、深度學習在機器視覺領域的應用。本章的重點：智能機器人的三維視覺、主動視覺與目標跟蹤、視覺伺服與視覺導航、深度學習相關理論。本章的難點：智能機器人的三維視覺、主動視覺與目標跟蹤、視覺伺服與視覺導航、深度學習相關理論。416（六）智能機器人的語音合成與識別技術6.1語音合成的基礎理論6.2語音識別的基礎理論6.3智能機器人的語音定向與導航6.4智能機器人的語音系統實例6.5自然語言處理6.6人機對話熟悉智能機器人的聽覺系統組成，掌握語音合成與識別技術的基礎理論，熟悉常用語音合成與識別的基本技術，了解智能機器人的語音定向與導航、自然語言處理、人機對話相關理論與技術。本章的重點：智能機器人語音合成技術，智能機器人語音識別技術，智能機器人的語音定向與導航。本章的難點：智能機器人的語音定向與導航、自然語言處理核心理論。417（七）智能機器人自主導航與路徑規劃7.1概述7.2環境地圖的表示7.3定位7.4路徑規劃7.5人工勢場法7.6柵格法7.7移動機器人的同步定位與地圖構建掌握智能機器人導航系統的體系結構，理解常用的路徑規劃技術，了解智能機器人同步定位與地圖構建。本章的重點：導航系統分類與體系結構、人工勢場法與柵格法基本原理、智能機器人同步定位與地圖構建。本章的難點：智能機器人同步定位與地圖構建。42、38（八）ROS機器人操作系統8.1ROS框架8.2ROS通信機制8.3ROS開發實例熟悉ROS基本框架、掌握ROS通信機制、熟悉基于ROS的一般開發流程、掌握代表性開發實例。本章的重點：ROS通信機制。本章的難點：ROS通信機制與實例開發。21、29（九）多機器人系統9.1智能體與多智能體系統9.2多機器人系統9.3多機器人系統實例：多機器人編隊導航掌握智能體（Agent）概念、多智能體系統體系結構，熟悉多機器人群機器人的協調與合作、編隊與導航等應用實例。本章的重點：多智能體系統體系結構。本章的難點：多機器人編隊與導航等應用實例。22、3、410（十）智能機器人的前沿AI技術10.1新一代人工智能技術10.2機器人智能化10.3機器學習10.4智能交互技術熟悉新一代人工智能技術、機器人智能化相關概念及必要因素，掌握機器學習、智能交互核心理論或技術。本章的重點：應用于智能機器人的代表性神經網絡模型，幾種典型的智能交互技術。本章的難點：代表性神經網絡模型原理及應用。21、23、411（十一）服務機器人11.1家庭智能空間服務機器人系統11.2家庭智能空間服務機器人環境功能區認知11.3家庭智能空間服務機器人日常工具功用性認知11.4雜亂場景下智能空間服務機器人推抓技能學習11.5室內環境自適應智能商用服務機器人系統熟悉服務機器人相關理論、工程方法及應用場景。本章的重點：空間服務機器人核心理論。本章的難點：空間服務機器人核心方法及實現。21、23、412（十）研討課、習題課12.1重點知識點回顧12.2典型應用案例剖析12.3重點習題講解綜合討論智能機器人