一、輔導成果

為學生提供多學科工程教育和培訓，使他們能夠開發和部署在實際應用中有效發揮作用的創新先進機器人系統。

培養學生將單個技術和設計元素與完整工程機器人系統的功能聯系起來的能力。

培養學生在多學科團隊中有效工作和領導多學科團隊的能力。

為學生提供終身學習和專業成長的基礎。

二、學習重點

1.機器人基礎理論

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

2.傳感與感知技術

傳感器和感知技術是機器人能夠理解和響應其周圍環境的關鍵。課程涵蓋了各種傳感器的工作原理及其應用，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。學生將學習如何處理和融合來自不同傳感器的數據，以創建機器人的環境模型。這部分內容強調數據處理和計算機視覺技術，如圖像處理、模式識別和機器學習算法的應用。

3.機器人系統設計與集成

系統設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節。學生將學習機器人系統的架構設計、硬件選型以及軟硬件集成的方法。課程強調系統工程原則，涵蓋項目管理、需求分析、系統驗證和驗證等內容。這部分課程不僅要求學生掌握理論知識，還需要他們參與實際項目，從設計到實施和測試，全面鍛煉他們的實際操作能力。

4.自主導航與路徑規劃

自主導航和路徑規劃是機器人能夠自主完成任務的核心技術。課程介紹了各種路徑規劃算法，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建(SLAM)技術。學生將學習如何開發和實現這些算法，使機器人能夠在未知或動態環境中有效地規劃和執行路徑。

5.人機交互與協作

人機交互(HRI)是機器人技術的前沿研究領域，涉及如何設計和實現機器人與人類用戶之間的有效溝通和協作。課程探討了自然語言處理、手勢識別和情感識別等技術，以及協作機器人(cobots)在工業和服務領域的應用。學生將學習設計和評估人機交互系統的方法，以提高機器人的可用性和用戶體驗。

6.機器學習與人工智能

機器學習和人工智能(AI)是現代機器人技術的重要組成部分。課程涵蓋了監督學習、非監督學習和強化學習等基本概念和方法。學生將了解如何應用這些技術來提高機器人的感知、決策和控制能力。特別是在深度學習和神經網絡的應用方面，課程將介紹如何構建和訓練模型，以處理復雜的任務和大規模數據。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。