機器人操作系統(tǒng)ROS應用實踐-教學大綱、授課計劃

《機器人操作系統(tǒng)》教學大綱課程信息課程名稱：大學怎么讀——以電子信息類專業(yè)為例課程類別：素質選修課/專業(yè)基礎課課程性質：選修/必修計劃學時：64計劃學分：4先修課程：無選用教材：《機器人操作系統(tǒng)》，彭剛、林天麟、劉錦濤、胡春旭、姚昱、楊帆主編，2023年，電子工業(yè)出版社教材。適用專業(yè)：本課程可作為高等院校自動化、機器人工程、人工智能、機電一體化等相關專業(yè)的“機器人系統(tǒng)原理”“機器人操作系統(tǒng)”“機器人系統(tǒng)應用開發(fā)”課程，也可以作為工程實訓與學科競賽的實踐課程，同時可供廣大希望從事機器人系統(tǒng)開發(fā)和設計的工程技術人員、教師或者個人參考。課程負責人：二、課程簡介該課程由淺入深地介紹了機器人系統(tǒng)組成與ROS應用實踐，不僅能使學生快速了解機器人和ROS，而且為學生講解移動機器人與機械臂兩個應用方向的基本原理與常用算法，重點培養(yǎng)學生動手實踐能力，以及將學到的知識加以應用的能力。三、課程教學要求序號專業(yè)畢業(yè)要求課程教學要求關聯(lián)程度1工程知識包括機器人系統(tǒng)組成、將機器人連接到ROS、建立機器人系統(tǒng)模型、移動機器人激光SLAM、移動機器人自主導航、基于多傳感器的SLAM、機械臂運動控制、計算機視覺、基于視覺的機械臂抓取、移動機器人視覺SLAM、ROS2.0介紹與編程基礎等內容，有利于讀者掌握ROS原理與應用實踐開發(fā)方法，培養(yǎng)軟件全棧開發(fā)能力。L2問題分析越來越多的機器人正走向人們的生活及生產(chǎn)環(huán)境，機器人操作系統(tǒng)（RobotOperatingSystem，ROS）作為一種重要的軟件開發(fā)框架，提高了機器人系統(tǒng)的開發(fā)與部署效率，在分工協(xié)作、軟件維護和系統(tǒng)擴展中具有重要意義。H3設計/開發(fā)解決方案以任務為驅動，融合先進的工程對象教學方法，采用理論知識與實踐相結合的教學模式，提高學生實際應用場景的項目研發(fā)能力。H4研究5使用現(xiàn)代工具ROS應用M6工程與社會學生能夠意識到學習機器人操作系統(tǒng)的重要性，不僅要有良好的思想道德素質、科學文化素質、專業(yè)技能和健康的身體，而且要有良好的心理素質，勇于承擔責任，能夠承受失敗與挫折等。L7環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展8職業(yè)規(guī)范9個人和團隊1.學會個人發(fā)展和團隊合作，提高個人和團隊的綜合素質。2.學會與他人合作和溝通，建立良好的人際關系和團隊合作氛圍。H10溝通1.學會進行有效的溝通和表達，與客戶、同事和上級保持良好的溝通和協(xié)作。2.學會進行跨文化溝通和合作，提高國際化視野和跨文化交流能力。M11項目管理12終身學習1.學會進行自我學習和自我提升，不斷提高自身的專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。2.學會進行終身學習和職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，不斷拓展職業(yè)領域和發(fā)展空間。H注：“課程教學要求”欄中內容為針對該課程適用專業(yè)的專業(yè)畢業(yè)要求與相關教學要求的具體描述?！瓣P聯(lián)程度”欄中字母表示二者關聯(lián)程度。關聯(lián)程度按高關聯(lián)、中關聯(lián)、低關聯(lián)三檔分別表示為“H”“M”或“L”?！罢n程教學要求”及“關聯(lián)程度”中的空白欄表示該課程與所對應的專業(yè)畢業(yè)要求條目不相關。四、課程教學內容章節(jié)名稱主要內容重難點關鍵詞學時類型1機器人系統(tǒng)組成移動底盤和機械臂機器人系統(tǒng)的硬件組成傳感器機器人系統(tǒng)的軟件組成了解并掌握計算平臺；掌握控制系統(tǒng)、驅動系統(tǒng)、傳感系統(tǒng)，以及軟件組成等。5理論+實操2將機器人連接到ROS初識ROS安裝ROSROS文件系統(tǒng)與通信機制編寫第一個ROS程序ROS常用組件Spark底盤控制ROS外接設備介紹了解ROS的起源、架構和特點；掌握如何安裝ROS和設置環(huán)境變量；掌握ROS文件系統(tǒng)與通信機制以及ROS工作空間和功能包、ROS節(jié)點的編寫和運行；掌握幾種ROS常用組件。13理論+實操3建立機器人系統(tǒng)模型移動底盤運動模型與控制基于激光雷達的環(huán)境感知了解并掌握幾種常見的輪式機器人運動模型與URDF建模；掌握機器人視角下的環(huán)境感知和障礙物判斷的方法。5理論+實操4移動機器人激光SLAMSLAM基本原理Gmapping算法HectorSLAM算法了解并掌握2D激光SLAM算法的原理和使用方法；掌握多線3D激光SLAM算法。4理論+實操5移動機器人自主導航基于地圖的定位基于地圖的自主導航了解并掌握如何利用激光雷達進行地圖構建；掌握如何利用傳感器信息確定機器人的位置，以及進行自主導航。4理論+實操6基于多傳感器的SLAM慣性測量單元模型與標定激光雷達與IMU的外參標定差速輪式移動機器人的運動里程計模型基于卡爾曼濾波的多傳感器融合Cartographer算法了解并掌握基于激光雷達、IMU、里程計等的多傳感器融合SLAM算法。6理論+實操7機械臂運動控制機械臂建模機械臂控制—MoveItMoveIt編程—機械臂運動規(guī)劃掌握多關節(jié)機械臂的URDF建模和可視化控制；掌握機械臂建模、機械臂控制、MoveIt編程；掌握機械臂的運動控制是如何實現(xiàn)的。7理論+實操8計算機視覺認識OpenCV單目視覺傳感器的使用相機標定圖像變換與處理常見的圖像特征點檢測算法目標識別了解并掌握計算機視覺的基本知識，如OpenCV庫、相機內參與外參標定、圖像變換及常見的圖像檢測算法等。8理論+實操9基于視覺的機械臂抓取深度相機基于深度學習的物體識別手眼標定原理和過程基于視覺的機械臂抓取實現(xiàn)了解深度相機的原理；掌握基于深度學習的物體識別；掌握手眼標定，通過深度相機獲取物體在三維空間中的位置，控制機械臂對物體進行抓取操作；掌握物體抓取的姿態(tài)估計、機械臂抓取運動規(guī)劃等。4理論+實操10移動機器人視覺SLAM視覺SLAM框架ORB-SLAM算法稠密建圖其他視覺SLAM算法或框架了解并掌握除激光SLAM外，其他幾種視覺SLAM算法和稠密建圖方法。5理論+實操11ROS2.0介紹與編程基礎ROS2.0設計思想ROS2.0安裝與使用ROS2.0編程基礎了解ROS2.0設計思想；掌握ROS2.0安裝與使用，以及ROS2.0編程基礎。3理論+實操五、考核要求及成績評定序號成績類別考核方式考核要求權重（%）備注1期末成績期末考試考試50百分制，60分為及格2平時成績課后作業(yè)11次40優(yōu)、良、中、及格、不及格3平時表現(xiàn)出勤情況10兩次未參加課程則無法獲得學分注：此表中內容為該課程的全部考核方式及其相關信息。六、學生學習建議學習方法建議1.通過開展課堂討論、實踐活動，增強的團隊交流能力，學會如何與他人合作、溝通、協(xié)調等等。2.通過思考，加深自己的興趣，鞏固知識點。3.進行練習和實踐，提高自己的技能和應用能力，加深對知識的理解和記憶。學生課外閱讀參考資料《機器人操作系統(tǒng)》，彭剛、林天麟、劉錦濤、胡春旭、姚昱、楊帆主編，2023年，電子工業(yè)出版社教材。七、課程改革與建設該課程以任務為驅動，按照工作導向的思路展開教學，通過“學中做、做中學”的方式，循序漸進地介紹機器人操作系統(tǒng)應用開發(fā)方法；通過構思、設計、實施和運行多個環(huán)節(jié)，構建基于傳感器的智能機器人系統(tǒng)。平時對學生的考核內容包括出勤情況、學生的課后作業(yè)、課堂討論等方面，占期末總評的50%。期末考試成績占期末總評的50%。制訂人簽字：教研室主任簽字：院部負責人簽字：修訂時間：年月日教學日歷（20xx～20xx學年第x學期）開課學院開課專業(yè)講授學時32課程名稱機器人操作系統(tǒng)授課教師實踐/實驗學時32授課年級授課班級總學時64使用教材《機器人操作系統(tǒng)》參考書目《機器人操作系統(tǒng)》校歷周次授課內容分章節(jié)題目第1周第1章機器人系統(tǒng)組成（4學時）1.1移動底盤和機械臂（1學時）1.2機器人系統(tǒng)的硬件組成（1學時）1.3傳感器（2學時）第2周第1章機器人系統(tǒng)組成（1學時）1.4機器人系統(tǒng)的軟件組成（1學時）第2章將機器人連接到ROS（3學時）2.1初識ROS（1學時）2.2安裝ROS（2學時）第3周第2章將機器人連接到ROS（4學時）2.3ROS文件系統(tǒng)與通信機制（2學時）2.4編寫第一個ROS程序（2學時）第4周第2章將機器人連接到ROS（4學時）2.4編寫第一個ROS程序（1學時）2.5ROS常用組件（2學時）2.6Spark底盤控制（1學時）第5周第2章將機器人連接到ROS（2學時）2.7ROS外接設備介紹（2學時）第3章建立機器人系統(tǒng)模型（2學時）3.1移動底盤運動模型與控制（2學時）第6周第3章建立機器人系統(tǒng)模型（3學時）3.1移動底盤運動模型與控制（1學時）3.2基于激光雷達的環(huán)境感知（2學時）第4章移動機器人激光SLAM（1學時）4.1SLAM基本原理（1學時）第7周第4章移動機器人激光SLAM（3學時）4.1SLAM基本原理（1學時）4.2Gmapping算法（1學時）4.3HectorSLAM算法（1學時）第5章移動機器人自主導航（1學時）5.1基于地圖的定位（1學時）第8周第5章移動機器人自主導航（3學時）5.1基于地圖的定位（1學時）5.2基于地圖的自主導航（2學時）第6章基于多傳感器的SLAM（1學時）6.1慣性測量單元模型與標定（1學時）第9周第6章基于多傳感器的SLAM（4學時）6.2激光雷達與IMU的外參標定（1學時）6.3差速輪式移動機器人的運動里程計模型（1學時）6.4基于卡爾曼濾波的多傳感器融合（1學時）6.5Cartographer算法（1學時）第10周第6章基于多傳感器的SLAM（1學時）6.5Cartographer算法（1學時）第7章機械臂運動控制（3學時）7.1機械臂建模（2學時）7.2機械臂控制—MoveIt（1學時）第11周第7章機械臂運動控制（4學時）7.2機械臂控制—MoveIt（1學時）7.3MoveIt編程—機械臂運動規(guī)劃（3學時）第12周第8章計算機視覺（4學時）8.1認識OpenCV（1學時）8.2單目視覺傳感器的使用（1學時）8.3相機標定（2學時）第13周第8章計算機視覺（4學時）8.4圖像變換與處理（1學時）8.5常見的圖像特征點檢測算法（2學時）8.6目標識別（1學時）第14周第9章基于視覺的機械臂抓?。?學時）9.1深度相機（1學時）9.2基于深度學習的物體識別（1學時）9.3手眼標定原理和過程（1學時）9.4基于視覺的機械臂抓