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机器人（ROS）理实融合课程设计与开展

zhangrelay 发表于 2021/07/15 02:03:35 2021/07/15

【摘要】机器人（ROS）理实融合课程设计与开展参赛信息表姓名 *** 性别男教龄 5年电话 *************** 邮箱 ***************** 单位常熟理工学院院系/部门电气与自动化工程学院/机器人工程系请列明您的教学创新大赛参赛作品标题：机器人（ROS）理实融合课程设计与开展请您列明您的教学创新方向：...

机器人（ROS）理实融合课程设计与开展

参赛信息表
姓名	***	性别	男	教龄	5年
电话	***************		邮箱	*****************
单位	常熟理工学院		院系/部门	电气与自动化工程学院/机器人工程系
请列明您的教学创新大赛参赛作品标题：			机器人（ROS）理实融合课程设计与开展
请您列明您的教学创新方向：			成长型考核，个性化实验，定制版云系统，专用课程镜像，中英结合资料
请问您的申报的项目是一门课还是多门课的集合?			机器人方向多门课集合，但以一门课介绍为主（SLAM技术）
请问您一堂课的学生数量是？			60+
请问您参赛的教学创新涉及的课程是必修课？选修课？还是其他？在整个课程体系中的定位及作用是什么？			以必修课和专业限选课为主，属于将理论与实践结合在完成基础专业课程学习后用于工程或科研的前导课程。
您运用教学创新在整个课程中所占的时间比重是?			<50%
您的视频/PPT名称：			SLAM技术网络教学理实一体化课程设计
视频/PPT简介：（150字以内）			同步定位和制图（Simultaneous localization and mapping），简称SLAM，是指利用机器人或无人驾驶汽车在使用其生成的地图对环境进行定位的同时，创建地图的过程。课程围绕SLAM技术基础理论和实践展开，以扫地机器人对室内环境地图构建和定位为案例，简要介绍激光SLAM和视觉SLAM，并通过三维空间刚体运动，李群和李代数，相机与图像，非线性优化，视觉里程计，后端，回环检测，建图等基础的学习，理解和实践，能够学生具备综合分析和设计扫地机器人等一类服务机器人中SLAM系统的能力。PPT和视频主要介绍课程定位，教学目的，内容设计，过程和方法以及教学反思。
请您做您的教学创新实践的简述（150字以内）：在网络课程建设上，采用双线并行，交融合一的方案，具体分为： 1 现有课程组合->融合产生新课程：不局限在数学模型，理论分析等，而是更进一步结合机器人工程专业特色重新设计，融入扫地机器人等多种案例，让学生学有所获； 2 现有模式->改革产生新模式：以学生为中心，过程结果结合评价为中心，能力应用为中心。课程在教学内容设计上分为教材，线上资源，定制实践镜像，云端实践平台等多种模式融合方式。
学生的学习成果是？（学习成果，即 Learning Outcomes, 是学生学习本门课程之后的收获，包括知识、能力和素质三个层面，具体包括知识获取，获取知识的能力，批判思考的能力，问题解决能力，国际视野，价值观等；学生对所设定教学目标的达成情况；）课程目标是让学生从做题到解决实际应用存在的问题转变，从课程考核结果看部分学生达到这一要求。大部分学生理解了SLAM在机器人中应用，并从机械记忆到主动查找资料完成实践，进一步查阅国际最新论文并做翻译理解，去探究SLAM学科最新动态和发展趋势。这些都可以从互动交流，提交报告中看到，所有资料都在云班课中，部分学生还将学习过程写成博客进行分享，在收获知识的同时，将学习过程中自己遇到的问题和解决方案共享出来，并对课程提出一些建议和看法，这是在学习目标中没有预知的。充分相信学生能够参与到课程中，激活课程，改进课程，教学相长。
您课程的考核方式及其比重是？（100字简述）本课程的学生成绩由平时成绩、实践成绩和大作业三部分组成，其中平时成绩占总成绩的30%，实践成绩占总成绩的40%，大作业占总成绩的30%。平时成绩由平时作业和出勤综合评定，其中平时作业分别占平时成绩的80%，出勤占平时成绩的20%。
学生学习的主要活动是？您的总课时数及各个活动所占比重是？（例如：课前线上学习10%，课堂授课60%，课外小组互动20%，社会实践10%）（100字简述）总学时32，主要活动有自主镜像探索，云端课程研习，课程理论讲授（40%），时间演示和讲授（40%），答疑互助（10%），课程研发前沿展示（10%）。未注明时间比重的需要学生在课后自学完成，不占用课题时间。
您在教学方面的经历：在本科参与实验室维护，研究生阶段带学生参加各类机器人竞赛，做了一些关于机器人方向的学习经验分享。工作后，参与到机器人工程专业建设中，主持教育部产学协同育人项目一项，承担机器人方向专业课程6门，其他方向课程6门，教学班总人次1809，开发机器人云端实践平台使用人次11818，负责机器人操作系统（ROS）联合培训基地课程讲授和建设工作，与企业开发多门课程，多套教学定制设备，参与出版教材5本。
您在教学方面的成果：翻译出版4本机器人（ROS）方向教材；制作完成定制版本课程系统镜像3套，均在网上共享（ https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/103868465 ）；制作完成机器人操作系统云实践课程（ https://www.lanqiao.cn/courses/854 ）。
书面自述（请将这部分的陈述尽量保持在3000字以内）
一、您作为老师主要引导和支持学生学习的手段是什么？兴趣，专业。 1. 只有学生对所学知识产生兴趣，才会主动学习，学习效果才会显著提升，被动学习效果都很一般，因此课程最重要的一个手段就是将理论与实践结合，让学生看到并了解所学习知识具体应用，在辅助趣味性案例或者竞争协作性小课题，不设定及格标准，而是让学生直接互助并比赛，对好的作品进行点评奖励，充分激发学生积极性。云端课程开发自助餐式点单实践模式，让不同学生选择各自感兴趣的主题进行研究。 2. 通过课程学习对相关知识点和问题，能够提供专业视角的分析，而非模糊感性认知，从科学角度详细剖析这个问题产生的原因并能够初步设计出解决思路等。大部分学生对于专业失去方向，主要是专业性不足，方法上不能高效掌握知识并应用，所以专业性对于学生学习方向非常重要。在这两点之上，给出线上和线下资源，让学生充分利用并自我成长，收获喜悦。
二、课程的考核、评估、反馈方式是怎样的？平时考核以课程参与度，头脑风暴，出勤等为主，期末考核以报告为主，实践需提交相应实践报告。依据标准进行批改。对于撰写博客或者提出课程建议的学生有额外的奖励，比如赠送个人出版书籍，定制礼物等。课程反馈这项效果不好，学生很少主动提意见，只能采取被动式为主，将考核方式中嵌入一些对课程提要求的题目，让学生依据情况回答，或者对于一些知识点提供一些反馈问卷，上课模式的喜好选择等。相应知识点博客都可留言反馈并作答复。详细内容均在视频中（ https://www.bilibili.com/video/bv1cf4y1R7KB ）
三、请简述您所做教学创新实践的普适性（例如，对于同一课程教师的适用性，对于本学科领域其他课程的适用性，对于其他学科领域的适用性）通过一组数据，从课程开发至今收到很多反馈，其中仅5年时间个人博客阅读量突破280万，蓝桥ROS课程学习人数突破1万人。个人博客：https://zhangrelay.blog.csdn.net/ 网络课程：https://www.lanqiao.cn/courses/854 课程定制版本镜像适用于多门课程如单片机，操作系统，网络控制，机器人建模与仿真，机器人控制系统，现代控制理论等，是开源开放的定制版课程镜像系统即插即用，可以直接用到课堂之中。在教室演示效果如：https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/108631609 所示。
四、您教学创新的初衷是什么？（例如，学校背景，个人动机，等等）参与企业项目后，发现一些企业并不招收应用型本科院校学生。具体内容视频报告（ https://www.aiimooc.com/mall/preshow-htm-itemid-378-type-sections.html ），图文报告（ https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/79118888 ）。 1 人才断层成本高、资源浪费并存，重点大学相关人才起薪高，普通高校找工作难。人才断层导致分工困难，由上而下，无法顺利完成，主管能力的“地平线”，是下属能力的“天花板”。 2 培养周期没有良好思维训练等，没有树立终身学习等（铁饭碗等陈旧观念），断层后直接遇到天花板，无法成长，不能形成良性循环。 3 智慧型机器人对工作机会的取代，导致对人才要求的不断提高标准化的工作迟早会被人工智能和机器人取代，标准化的教育也无法培养个性化的人才。明明学习的知识越来越多，为何越来越无用呢？
五、教学创新过程中遇到的最大挑战是什么，您是如何解决的？学生兴趣不高，基础薄弱。丰富课程案例，提高趣味性和学生参与度。对于基础薄弱学生，通过博客和线上资源的方式针对性补充知识点帮助他们克服困难，从而更好的掌握专业课程。关于这部分内容制作了两期视频： 1. 机器人操作系统云端实践平台设计与使用 https://www.bilibili.com/video/BV1BC4y1p742/ 2. 机器人实践课程镜像设计与使用 https://www.bilibili.com/video/BV1Bg4y1i7mP/
六、请简述您对教学创新本身的理解。（例如，这个时代教学创新的目标是什么？什么样的手段是新型教学创新手段，等等）个人觉得，课程教学创新宏观上的目标是让学生更好的认识自己并适应社会变革；微观上的目标让学生从专业视角理解所学科目知识和内涵并掌握其应用，了解其现状和发展趋势并结合自身特点做好学习和职业规划。个人所有的教学创新只有一个出发点，让学生满意，或者说全心全意为学生服务。教学创新只是一个载体，承载着对一届又一届学生的爱。结合最新的机器人和人工智能技术，将最先进的教学方法应用于课程教学中是一位教师义不容辞的责任和义务，只有这样学生才对学习这个课程有兴趣有期待，唯有如此，这个课程才有未来，生生不息，欣欣向荣。

SLAM技术理论与实践网络授课总结

SLAM技术介绍：

同步定位和制图（Simultaneous localization and mapping），简称SLAM，是指利用机器人或无人驾驶汽车在使用其生成的地图对环境进行定位的同时，创建地图的过程。SLAM是机器人制图或机器人制图背后的技术。机器人或无人车在一个区域内绘制出一个路线，但与此同时，它也要弄清楚自己在这个地方的位置。SLAM的过程是利用一系列复杂的计算、算法和感知输入，在以前未知的环境中进行导航，或者修改以前已知环境的地图。 SLAM可以在环境过于危险或环境限制、人类无法绘制地图的情况下实现GIS数据的远程创建。

补充知识：

SLAM机器人是如何导航的？

SLAM类似于一个人在未知的地方寻找自己的路。首先，人在周围寻找熟悉的标记或标志。一旦这个人认出了一个熟悉的地标，他或她就可以知道自己在哪里。如果这个人不认识地标，就会被贴上迷路的标签。然而，这个人对环境观察得越多，就会认识到越多的地标，并开始建立一个关于这个地方的心理图像或地图。这个人可能需要在这个特定的环境中穿梭几次，然后才会熟悉一个以前不熟悉的地方。

与此相关的是，SLAM机器人在绘制未知环境的地图的同时，也会尝试着去弄清楚这个环境的位置。复杂性来自于同时做这两件事，定位和制图。在回答环境是什么样子的问题之前，机器人需要知道自己的位置。在没有地图的情况下，机器人还需要弄清楚自己所处的位置。

解决这个问题的过程要从机器人或无人驾驶汽车本身开始。所使用的机器人类型必须具有优异的测距性能。所谓的测距性能是指机器人对自身位置的估计能力。这通常是由机器人使用其车轮的位置来计算的。然而，需要注意的是，通常情况下，里程计的读数会有一个很小的误差。机器人在测量时可能会有几厘米的偏差。因此，机器人在特定的位置上可能会出现误差。这些误差必须在算法中考虑到。同时，通常会对区域进行重新构建，以弥补这一缺陷。

SLAM的要求

SLAM的一个要求是测距装置，即观察机器人周围环境的方法。最常见的测量方式是激光雷达，如LiDAR等激光雷达。激光雷达易于使用，而且非常精确。然而，它们也非常昂贵。不过，还有其他的选择。可以使用声纳，这种设备对水下环境的测绘特别有用。相机设备也可以用于SLAM。这些光学读取器可以是2D甚至3D格式的。所使用的测量设备取决于一些参数，包括偏好、成本和可用性。

SLAM过程中的另一个关键部分是获取关于机器人周围环境的数据。就像人类一样，机器人使用地标来确定自己的位置，使用传感器、激光、声纳或任何测量设备来确定自己的位置。机器人会针对不同的环境使用不同的地标。但是，SLAM中使用的地标有一定的要求。首先，地标应该是静止的。如果附近的地标不断移动，机器人就无法确定自己的位置。此外，地标应该是独一无二的，并能与周围环境区分开来。地标还需要丰富，应该能够从多个不同的角度观察到地标。

一旦机器人感应到一个地标，那么它就可以通过提取传感器输入并识别不同的地标来确定自己的位置。为了让机器人能够做到这一点，需要有一个方法。这种地标提取可以通过各种方法来完成。需要记住的重要因素是，机器人需要一种方法来识别地标。机器人还可以利用之前扫描的地标数据，并将其相互匹配，以确定其位置。

SLAM是利用测绘设备、机器人和所处的位置之间的持续交互作用来进行环境的地图构建。随着机器人与环境的交互作用，它不仅能构建出该区域地图，还能同时确定自己的位置。和其他的测绘技术一样，SLAM作为探索周围环境的工具，也在不断改进。

课程介绍：本课程围绕SLAM技术基础理论和实践展开，以扫地机器人对室内环境地图构建和定位为案例，简要介绍激光SLAM和视觉SLAM，并通过三维空间刚体运动，李群和李代数，相机与图像，非线性优化，视觉里程计，后端，回环检测，建图等基础的理解，能够具备综合分析和设计扫地机器人SLAM系统的能力。

预备基础：本课程需要掌握数学基础如微积分，线性代数和概率论等，需要具备扎实的机械制图功底，同时，还需要单片机和机器人控制器编程等专业课支撑，传感器原理和融合技术，机器视觉，自动控制原理，现代控制理论，对于理解SLAM技术感知模块，定位以及运动控制也至关重要。总而言之，这是一门机器人工程专业的综合性课程。

课程开设时间为本学期，即2019-2020-2学期，为机器人工程高年级学生（大三下或大四上）专业课。

课程综合采用云班课，钉钉直播，QQ群交流，云端实验平台和定制版实践镜像展开。