田兴，丁云霞，李龙，华子森，李宪华，王成军
安徽理工大学 人工智能学院，安徽 淮南 232001
摘 要: 随着《中国制造2025》明确将机器人作为建设制造强国的重要研究领域之一，在新工科背景下各大院校均在建设机器人工程专业，使得我国机器人专业教育在极短的时间内进入了快速发展时期，而机器人感知技术作为机器人专业的核心课程，目前还没有形成完整有效的课程体系。本文紧扣机器人工程专业人才培养目标，针对现有机器人感知技术课程建设内容进行了探索与研究，正确分析课程建设基础，详细给出了教学内容、教学方法、教学资源等方面具体的建设举措，对完善机器人感知技术课程建设和提升机器人专业人才培养质量，将起到强劲有力的基础保障作用。
关键词：机器人感知技术；课程体系；课程建设；人才培养
引言
在全球经济逐渐进入战略转型期和发展新常态的背景下，机器人技术的突破与应用，被赋予了推动经济增长、助力科技进步的显要意义，率先抢占机器人发展高地，也逐渐成为各国竞争的重点之一。机器人技术是集机械工程、电子信息、计算机科学、电气工程、通信工程、传感与检测、材料科学等多学科于一体的交叉融合型科学工程。尽管国内已有众多高校开设了机器人工程专业，但现有培养模式下所设置的课程以及培养出来的人才，还不能满足企业和市场的实际需求，因此，建立新的人才培养模式和新的课程建设方案，是目前面临的主要问题。在专业课程体系里，与机器人工程专业相关的“机器人感知技术”课程建设还没有成型，多数院校依然在采用机器人系统传感器应用技术或者机电一体化技术专业的相关教材和课程体系进行授课。本文将紧扣机器人工程专业人才培养目标，积极开展 “机器人感知技术”课程建设，以期从教学内容、教学方法、教学资源等方面完善机器人感知技术的课程体系建设，提升机器人专业人才培养质量。
1 机器人感知
人类和高等动物都具有丰富的感觉器官，能通过视觉、听觉、味觉、 触觉、嗅觉来感受外界刺激，获取环境信息。机器人同样可以通过各种传感器来获取周围的环境信息，机器人感知主要靠具有感知不同信息的传感器构成，从根本上依赖着机器人传感器的发展。目前主流的机器人感知系统可细分为内部传感器模块和外部传感器模块。内部传感器是以机器人本身的坐标轴来确定其位置，它安装在机器人自身中用来感知机器人自己的状态，以调整和控制机器人的行动。它通常由位置、加速度、速度及压力传感器组成。外部传感器用于机器人对周围环境、目标物的状态特征获取信息，使机器人和环境能发生交互作用，从而使机器人对环境有自校正和自适应能力。外界检测传感器通常包括触觉、接近觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉等传感器。
2 教学内容
在进行教学内容设置时，根据培养目标要求以及专业形势发展情况，机器人感知技术课程总学时设置为32学时，主要分为理论（24学时）和实验（8学时）两部分进行，具体内容如图1所示。
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图1 教学内容框架图
理论部分：主要从内部传感器模块和外部传感器模块进行授课，在内部传感器介绍时，详细对速度、压力、位置以及角度传感器进行介绍，让学生了解机器人在运动过程是如何检测机器人自身状态。外部传感器主要介绍视觉、触觉、听觉以及嗅觉传感器，让学生了解机器人在运动过程中是如何检测周围环境。
实验部分：按照学时要求，主要围绕bobac3智能机器人（bobac3是一款基于ROS（Robot Operating System）开发的服务类机器人，该机器人装有深度相机、超声波传感器、烟雾传感器、温湿度传感器、麦克风阵列等）循序渐进展开四个实验。实验一介绍bobac3智能机器人的Linux操作系统，让学生熟练掌握Linux系统和vim/vi文本编辑器常用指令操作；实验二让学生熟练使用手柄来控制bobac3 的移动，方便后面的实验开展；实验三让学生熟练掌握和使用Bobac3智能机器人的超声波传感器、温湿度传感器、烟雾传感器和二维激光雷达等，以此来获取机器人所处的环境情况；实验四让学生通过摄像头和深度相机来获取外部世界的图像。
3 教学方法
在教学内容设置完善的基础上，优化传统教学方法，依托学院机器人感知技术实验室，开展理论教学与机器人各类传感器实际案例相结合的教学方法。
首先充分利用核心课程、网络课程、精品资源共享课程等资源认真备课，注重课堂上的理论授课，做到条理清晰，重点、难点详细突出，各类传感器之间的内在联系以及功能作用要讲授清楚，使学生思路清晰，易于掌握。同时，注重互动教学，要求教师与学生之间要有对话、要有眼神交流，学生对老师提出的问题要有响应，充分发挥教师在课堂教学中的主导作用，教师根据讲课内容的难点、重点、授课过程的不同阶段等，来启发学生思考问题、回答问题。
其次，采用以机器人各类传感器为实际案例的项目化教学，让学生通过实际操作的项目化训练，培养学生的动手能力和自学能力。让学生在实验训练过程中掌握各类传感器的功能和作用，达到理论和实践相辅相成的良好效果。
4 教学资源
机器人感知技术课程是针对安徽理工大学机器人专业设立的全新课程，还处于起步摸索阶段，没有专业的教材可以使用。目前，教学使用的课程以传感器和机器人相关教材为基础，在教学内容、教学方法、与其他课程的知识衔接、针对专业体系后续课程应予以补充的基础知识等都存在不足。为了解决学院面临的教学资源问题，为学生创造良好的学习条件，提高人才培养质量，学院与昆山杰普软件科技有限公司共建了机器人感知教学实验室，与企业深度合作建立了“教学-实习-就业-科研”一体化、全方位的教学实践基地，整合优质实践教学资源，为学生创造科研和创新活动条件，推动我院实践教学体系改革与创新，提升实习实践效果和质量。同时基于实践基地环境开展创新创业、培训认证、课程建设等，推动高校技能型人才培养。此外，实行企业与高校双导师制，将理论知识和实践实训有机融合，提升学生创新性、实践能力、社会责任感和就业能力。
5 结语
机器人感知技术作为机器人专业课程体系中一门核心课程，虽然在教学内容、教学方法以及教学资源等方面有一定的改进，但是仍然存在一些问题，下一步需要逐渐清晰并明确课程的教育理念和目标、深入研究和探索更为科学合理的教学内容、相应的教学方法以及适应新专业新形势的教学手段、提高教学水平和教学质量，以培养出基础扎实、具有较强的综合专业知识和能力的高素质人才。
同时将机器人感知技术应用在人们生活、生产各个领域，在累积机器人感知技术应用经验基础上，为人们创新生产模式，提高生活品质奠定基础，推动当今社会朝着智能化方向发展。
参考文献
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作者简介：田兴（1990-），男（汉族），安徽淮北人，博士，任职于安徽理工大学 讲师，研究方向：机器人多传感信息融合、信号处理。
安徽省质量工程项目（2020jyxm0445），项目名称:新工科背景下机器人工程专业人才培养模式的探索与研究。