一、輔導(dǎo)成果

為學(xué)生提供多學(xué)科工程教育和培訓(xùn)，使他們能夠開發(fā)和部署在實際應(yīng)用中有效發(fā)揮作用的創(chuàng)新先進機器人系統(tǒng)。

培養(yǎng)學(xué)生將單個技術(shù)和設(shè)計元素與完整工程機器人系統(tǒng)的功能聯(lián)系起來的能力。

培養(yǎng)學(xué)生在多學(xué)科團隊中有效工作和領(lǐng)導(dǎo)多學(xué)科團隊的能力。

為學(xué)生提供終身學(xué)習(xí)和專業(yè)成長的基礎(chǔ)。

二、學(xué)習(xí)重點

1.機器人基礎(chǔ)理論

機器人技術(shù)的基礎(chǔ)理論是該課程的核心部分，涵蓋了運動學(xué)、動力學(xué)和控制理論。運動學(xué)包括機器人的位置、速度和加速度的數(shù)學(xué)描述，幫助學(xué)生理解和分析機器人的運動。動力學(xué)則進一步探討機器人在受力條件下的運動行為。這些理論為學(xué)生提供了分析和設(shè)計機器人的基本工具，是理解機器人如何感知和與環(huán)境互動的關(guān)鍵。

2.傳感與感知技術(shù)

傳感器和感知技術(shù)是機器人能夠理解和響應(yīng)其周圍環(huán)境的關(guān)鍵。課程涵蓋了各種傳感器的工作原理及其應(yīng)用，包括視覺傳感器(如攝像頭和激光雷達)、觸覺傳感器和慣性測量單元等。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何處理和融合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建機器人的環(huán)境模型。這部分內(nèi)容強調(diào)數(shù)據(jù)處理和計算機視覺技術(shù)，如圖像處理、模式識別和機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用。

3.機器人系統(tǒng)設(shè)計與集成

系統(tǒng)設(shè)計與集成是將不同組件整合成一個功能性機器人的重要環(huán)節(jié)。學(xué)生將學(xué)習(xí)機器人系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、硬件選型以及軟硬件集成的方法。課程強調(diào)系統(tǒng)工程原則，涵蓋項目管理、需求分析、系統(tǒng)驗證和驗證等內(nèi)容。這部分課程不僅要求學(xué)生掌握理論知識，還需要他們參與實際項目，從設(shè)計到實施和測試，全面鍛煉他們的實際操作能力。

4.自主導(dǎo)航與路徑規(guī)劃

自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃是機器人能夠自主完成任務(wù)的核心技術(shù)。課程介紹了各種路徑規(guī)劃算法，如A*算法、Dijkstra算法和快速探索隨機樹(RRT)等，以及移動機器人定位與地圖構(gòu)建(SLAM)技術(shù)。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何開發(fā)和實現(xiàn)這些算法，使機器人能夠在未知或動態(tài)環(huán)境中有效地規(guī)劃和執(zhí)行路徑。

5.人機交互與協(xié)作

人機交互(HRI)是機器人技術(shù)的前沿研究領(lǐng)域，涉及如何設(shè)計和實現(xiàn)機器人與人類用戶之間的有效溝通和協(xié)作。課程探討了自然語言處理、手勢識別和情感識別等技術(shù)，以及協(xié)作機器人(cobots)在工業(yè)和服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。學(xué)生將學(xué)習(xí)設(shè)計和評估人機交互系統(tǒng)的方法，以提高機器人的可用性和用戶體驗。

6.機器學(xué)習(xí)與人工智能

機器學(xué)習(xí)和人工智能(AI)是現(xiàn)代機器人技術(shù)的重要組成部分。課程涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等基本概念和方法。學(xué)生將了解如何應(yīng)用這些技術(shù)來提高機器人的感知、決策和控制能力。特別是在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用方面，課程將介紹如何構(gòu)建和訓(xùn)練模型，以處理復(fù)雜的任務(wù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)。

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