机器人抓取-高校实训课程方案

 
课程概述
 
 
本课程旨在介绍和实践机器人抓取技术，涵盖从视觉系统的组建与标定、物体姿态计算、运动规划，到实际抓取实验的全过程。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，学生将深入理解机器人抓取技术的基本原理与应用，并掌握相关的实验技能。

 

课程目标
 
 

  1. 理解机器人抓取技术的重要性：了解机器人抓取技术在工业、服务等领域的广泛应用和重要性。

  2. 掌握机器人视觉系统的组成与原理：学习2D与3D相机的工作原理与应用，掌握相机的选型与配置方法。

  3. 熟悉相机标定与手眼标定方法：了解相机内参与外参标定的目的与方法，掌握手眼标定的基本概念与优化技巧。

  4. 掌握物体姿态计算方法：学习物体姿态的表示方法，基于视觉进行物体姿态估计，并处理实际应用中的姿态估计误差。

  5. 了解机器人运动规划的基本概念与算法：学习路径规划算法，如RRT和Dijkstra，掌握机械臂运动路径规划的实践方法。

  6. 具备进行机器人抓取实验的能力：能够搭建实验室器材，设计与选型机械爪手，并进行实验数据的采集与分析。

 
课时安排
 
 
24课时，每课时40分钟，支持线上授课、线下授课或精品录制课等形式。
面向专业
 
 

面向开设编程课程（包括选修课）的所有AI/CS/IT及相关的理工科专业，包括计算机、人工智能、软件、物联网、电子信息、自动化、统计、数学、信息系统、机械和智能制造等相关专业。适合应用型本科和高职院校。

 

课程大纲
 
 

引言

  • 机器人抓取技术的重要性

  • 教学目标与内容概述

 

机器人视觉系统

  • 机器视觉系统的组成

  • 2D与3D相机的原理与应用

  • 相机选型与配置

 

相机标定

  • 标定的目的与定义

  • 内参标定：原理与方法（如标定板法）

  • 外参标定：相机与机器人的相对位置关系确定

  • 标定实验与误差分析

 

手眼标定

  • 手眼标定的基本概念

  • 眼在手（Eye-in-Hand）标定方法

  • 眼到手（Eye-to-Hand）标定方法

  • 标定过程的优化

 

物体姿态计算

  • 物体姿态表示方法（如欧拉角，四元数）

  • 基于视觉的物体姿态估计

  • 物体姿态在机器人抓取系统下的转换与表示

  •  实际应用中的姿态估计误差处理

 

机器人运动规划

  • 机器人运动规划的基本概念

  • 路径规划算法（如RRT，Dijkstra）

  • 抓取过程中机械臂的运动路径规划

  • 运动规划实践与性能评估

 

机器人抓取实验

  • 实验室器材搭建与配置

  • 机械爪手设计与选型

  • 实验器材与示范讨论

  • 抓取过程中的实验数据采集与分析

 

总结与展望
 
 

  • 教学内容回顾与总结

  • 机器人抓取技术的未来趋势与挑战

  • 学生项目进一步学习的建议

 

 

 

讲师介绍
 
 

 

 

肖红正 CV计算机视觉算法资深讲师

 

肖红正，资深算法专家，拥有超过15年的算法研究与实践经验。曾在世界五百强企业英特尔公司担任高级系统架构师，目前担任中国电子系统技术有限公司的算法Leader，带领团队在智慧城市和能源行业领域进行模型产品研发，获得多项专利和荣誉。

 

教育背景

2002 - 2009: 华中科技大学 计算机应用 本科和硕士

 

可讲主题及培训内容

1.计算机视觉与图像处理

  1. 图像降噪与增强处理

  2. 2D和3D目标检测与分类

  3. 激光雷达与相机数据融合

2.人工智能训练师-智能数据标注

  1. 数据采集和处理

  2. 数据标注

  3. 智能系统运维

3.深度学习与机器学习

  1. 深度学习模型设计与优化

  2. 机器学习算法及

  3. 应用

  4. 数据挖掘与运行优化

4.人工智能应用

  1. 智能零售柜技术应用

  2. 工业移动检测机器人

  3. 城市大脑与智能交通

 

个人资质

专利:

一种文本识别模型的生成方法以及装置 (CN202110447608.9)

一种语义分析方法及装置 (CN202110499308.5)

 

奖项:

荣获2021年度集团优秀解决方案奖

 

技术能力:

精通C/C++，熟悉Python等编程语言

深刻理解Linux系统和软件工程化

具备软硬件一体化产品研发能力

擅长计算机视觉、机器学习和深度学习技术

 

主要项目经验

智能零售柜: 通过2D+3D深度学习算法实现商品识别与结算，准确率达99%。

工业移动检测机器人: 基于多传感器融合技术，实现高精度缺漏检测与姿态检测。

城市大脑项目: 实现复杂场景下的2D和3D人脸识别与多目标追踪系统，提升城市管理智能化水平。

 

陈鑫 AIGC大模型应用开发资深讲师

 

陈鑫，拥有超过10年的软件开发和系统架构经验，专注于Python、Java语言教学及人工智能生成模型（AIGC）方向。现任TsingtaoAI研发及实训项目负责人，曾担任北京正己基业教育科技有限公司的架构师。陈鑫讲师以其深厚的技术背景和丰富的实践经验，致力于通过高质量的培训课程帮助学员提升专业技能。

 

教育背景

2005.09—2008.07 天津大学 计算机科学与技术 硕士

2001.09—2005.07 山东大学 计算机科学与技术 学士

 

可讲主题及培训内容

1.Python编程与应用

  1. Python基础语法与数据结构

  2. 高级编程技巧与实战案例

2.人工智能训练师-智能数据标注

  1. 数据采集和处理

  2. 数据标注

  3. 智能系统运维

3.机器学习与神经网络

  1. 机器学习基础

  2. 深度学习与神经网络

4.AIGC生成模型

  1. 基于Python的AIGC模型实现

  2. AIGC在实际项目中的应用

5.系统架构设计

  1. 企业级系统架构设计原则

  2. 分布式系统与微服务架构

 

培训及项目案例

GreedyAI实训项目：通过一系列系统的培训课程，帮助学员掌握Python和Java的高级编程技巧，并将所学知识应用于实际项目中，提高学员的实战能力。

武昌职业技术学院精英班项目实训：针对职业院校学生的实训项目，通过项目驱动的学习方法，提升学生的编程技能和项目实践能力。

湖北生物职业技术学院毕业提升班项目实训：为毕业生提供专项培训，帮助他们在毕业后能够迅速适应工作岗位的要求，提高就业竞争力。

运道智能物流平台：领导开发并实施了智能物流平台，通过先进的技术手段，提高物流运作效率，获得客户的高度认可。

掌合云工厂智能平台：负责智能平台的架构设计与开发，实现了工厂生产管理的智能化，提高了生产效率和管理水平。

相关案例
 
 

 

关于TsingtaoAI
 
 
 
 
 

TsingtaoAI拥有一支高水平的产学研一体的AI产品开发团队，核心团队主要来自清华大学、北京大学、中科院、北京邮电大学、复旦大学、中国农业大学、美团、京东、百度、中国技术创业协会和三一重工等产研组织。TsingtaoAI核心团队专长于算力、行业LLM/AIGC应用的产品研发，面向企业的大语言模型应用落地等业务，如面向智能客服、教育、人力资源、电商和轨道交通等行业领域的LLM和AIGC应用开发。公司拥有近10项LLM/AIGC相关的知识产权。

 

TsingtaoAI自研基于LLM大模型代码能力的AIGC应用开发实训平台、面向CS专业的AI训练实训平台和基于大语言模型的AIGC案例学习平台，聚焦虚拟现实、金融科技、医药健康、高端装备、新能源、新材料、节能环保、文化创意、农业科技和食品科技等关键行业，通过链接全球数以千计的关键领域的AI科学家和工程师，为央国企、上市公司、外资企业、政府部门和高校提供AI企业内训和高校实训服务。

 

 

 

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