机器人工程教学大纲

《机器人基础》教学大纲A

1 课程的基本描述

课程名称： 机器人基础 课程编号： 0102E07W 课程性质： 专业方向课

适用专业： 机械电子工程、机械设计制造及其自动化

The Basic of Robot Technology

教材选用： 机器人技术基础，柳洪义编著，冶金工业出版社，2002 总 学 时： 30 实验学时： 6 学 分： 2

理论学时： 24 课程设计： 无 开课学期： 7

前导课程： 高等数学、电工技术、电子技术、C语言程序设计、工程测试与信息处理、计

算机控制技术

后续课程： 计算机集成制造技术

2 教学定位

2.1 能力培养目标

《机器人基础》是机械、控制、电气和电子工程、计算机科学等领域相互交叉渗透的一门学科。主要内容包括：机器人相关主要部件及子系统简介；物体空间位置的表示；机器人的运动学正、逆解；机器人及作业的静力学分析及力控制技术；机器人作业路径规划及驱动控制系统的规划设计等。

本课程的教学目的是使学生对机器人技术有一个明确的概念。掌握机器人运动学、静力学、动力学计算及运动规划设计方法，对工业机器人的机械结构及驱动系统的运动控制设计有一般性的了解。了解机器人传感器、机器人控制、机器人编程、机器人的应用等，

《工业机器人》课程教学大纲

课程编号：0803701002

课程名称：工业机器人 英文名称：Industrial Robot 课程类型：专业任选课

总 学 时：32 讲课学时：24 实验学时：8 学 分：2

适用对象：四年制机械设计制造及其自动化专业、四年制机械电子工程专业。 先修课程：高等数学、线性代数、工程制图、机械工程材料、理论力学、材料力学、机

械原理、机械设计、电子技术、电工技术、机械制造基础、互换性与技术测量、液压与气压传动、机电传动控制、单片机原理及应用、自动控制原理等。

一、课程性质、目的和任务

工业机器人课程是机械设计制造及其自动化专业各专业方向的一门主要专业技术课，是一门多学科的综合性技术，它涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多学科的内容。其目的是使学生了解工业机器人的基本结构，了解和掌握工业机器人的基本知识，使学生对机器人及其控制系统有一个完整的理解。培养学生在机器人技术方面分析与解决问题的能力，培养学生在机器人技术方面具有一定的动手能力，为毕业后从事专业工作打下必要的机器人技术基础。

二、教学基本要求

本课

附件1：

《工业机器人操作与编程》课程教学大纲

课程名称 适用专业 总学时 周学时数 课程类型 开课部门 编写人 推荐教材 工业机器人操作与编程 机械工程(工业机器人方向) 48 4 考试 机械工程学院 王卉军 课程代码 开设学期 学分 先修课程 课程性质 编写依据 编写时间 41024202 5 3 数控机床编程等 必修 2016版人才培养方案 2017年7月 叶晖，《工业机器人实操与应用技巧》，机械出版社，2010.2 教学参考资料 1. 邢美峰，《工业机器人操作与编程》，电子工业出版社，2016.2 2. 兰虎，《焊接机器人编程及应用》，机械工业出版社，2013.2

一、课程教学目的

工业机器人操作与编程课程是机械工程(工业机器人方向)专业方向的一门主要专业技术课，是一门工业机器人应用的基础课程。其目的是使学生学习掌握典型工业机器人的基本编程和操作知识，使学生对机器人各个工作站在夹具动作、物料搬运、周边设备运动等多种配合使用有深刻认识。培养学生在机器人编程方面具备分析与解决问题的能力，培养学生在机器人操作方面具有一定的动手能力，为毕业后从事相关的专业工作打下必要的技术基础。

二、课程教学要求

本课程以工业机器人操作与编程为教学方向

《统计机器学习》教学大纲

课程主要内容框架：各章节的主要内容、目的与要求

1. 决策论与信息论基础（2学时）：了解并掌握统计决策理论和信息论的基础知识。

a) 损失函数、错分率的最小化、期望损失的最小化等 b) 相对熵、互信息 2. 概率分布（4学时）：熟悉常见的分布，熟练掌握最大似然估计方法，学会利用无信息

先验和共轭先验简化计算，了解一些常用的非参数方法。 a) 高斯分布、混合高斯分布、Dirichlet分布、 beta分布等

b) 指数分布族：最大似然估计、充分统计量、共轭先验、无信息先验等 c) 非参数方法：核密度估计、近邻法 3. 回归的线性模型（4学时）：掌握线性回归的一般方法，学会使用R中有关回归的程序

包，并能将之用于解决实际问题。 a) 线性基函数模型 b) 贝叶斯线性回归 c) 贝叶斯模型比较

4. 分类的线性模型（4学时）：对分类问题有一个全面的了解，掌握一些常用的分类方法。

a) 判别函数：二分类和多分类的Fisher线性判别 b) 概率生成模型：连续输入、离散特征 5. 神经网络（4学时）：熟练掌握经典神经网络模型的建模和实现，了解贝叶斯神经网络

的基本算法，学会使用FBM（flexible Bayesian Modeli

FLL机器人工程挑战赛主题与规则第十四届中国青少年机器人竞赛新疆教练员培训

FLL机器人工程挑战赛的组成 FLL机器人挑战赛 课题研究 技术问辩

天降之咎

团队合作

FLL机器人挑战赛场地

场上的模型：宠物狗1,宠物猫1,树1,架空电缆1,手电筒1、货车1(有瓶装水、面包、 燃料、药品个1),房屋1,摩托车1,男人1,海啸1,救护车1,拨盘0.5,燃料1,基础1, 大楼2,预制件3,电池1,撤离标志1,运输机1,发射架1,障碍4,栅栏3,瓶装水1,收 音机1,收录机1,发电机1,儿童1,屋顶碎片4 基地中的模型：预制件2,女人1,谷物1,瓶装水1,头盔1

规则设计的特点 选择大家关心的事作为主题 平行式比赛，没有对抗 规定的任务与应对自然灾害有关 对机器人动作的准确性要求较高，要注意应

对可能的场地误差

规则设计的主要变化 可用EV3控制器 规定了可用的电机、传感器 基地高度降低为305mm

过度伸展的惩罚 丢弃物的惩罚

增加比赛中的变数，现场编程和修改机器人

使用的器材及限制 限用以NXT、RCX或EV3控制器为基础的

LEGO机器人套材 电气元件必须为LEGO MINDSTORMS型元 件，数量有限制，元件要有西

FLL机器人工程挑战赛主题与规则第十四届中国青少年机器人竞赛新疆教练员培训

FLL机器人工程挑战赛的组成 FLL机器人挑战赛 课题研究 技术问辩

天降之咎

团队合作

FLL机器人挑战赛场地

场上的模型：宠物狗1,宠物猫1,树1,架空电缆1,手电筒1、货车1(有瓶装水、面包、 燃料、药品个1),房屋1,摩托车1,男人1,海啸1,救护车1,拨盘0.5,燃料1,基础1, 大楼2,预制件3,电池1,撤离标志1,运输机1,发射架1,障碍4,栅栏3,瓶装水1,收 音机1,收录机1,发电机1,儿童1,屋顶碎片4 基地中的模型：预制件2,女人1,谷物1,瓶装水1,头盔1

规则设计的特点 选择大家关心的事作为主题 平行式比赛，没有对抗 规定的任务与应对自然灾害有关 对机器人动作的准确性要求较高，要注意应

对可能的场地误差

规则设计的主要变化 可用EV3控制器 规定了可用的电机、传感器 基地高度降低为305mm

过度伸展的惩罚 丢弃物的惩罚

增加比赛中的变数，现场编程和修改机器人

使用的器材及限制 限用以NXT、RCX或EV3控制器为基础的

LEGO机器人套材 电气元件必须为LEGO MINDSTORMS型元 件，数量有限制，元件要有西

《人工智能》课程教学大纲

（Artificial Intelligence）

课程性质：院公选课 适用专业：各专业

先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理 后续课程：

总 学 分：2学分

一、教学目的与要求

1．教学目的

人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。 2．教学要求

学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。

二、课时安排

序号 1 2 3 4 5 6

人工智能概述 人工智能程序设计语言 基于谓词逻辑的机器推理 图搜索技术 产生式系统 知识表示 合 计 教学内容 讲课学时 4 6 6 8 4 4 32 实验学时 三、教学内容

1．人工智能概述（4学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能的发展概况 理解：人工智能的概念

掌握：人工智能的研究途径

《人工智能》课程教学大纲

（Artificial Intelligence）

课程性质：院公选课 适用专业：各专业

先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理 后续课程：

总 学 分：2学分

一、教学目的与要求

1．教学目的

人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。 2．教学要求

学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。

二、课时安排

序号 1 2 3 4 5 6

人工智能概述 人工智能程序设计语言 基于谓词逻辑的机器推理 图搜索技术 产生式系统 知识表示 合 计 教学内容 讲课学时 4 6 6 8 4 4 32 实验学时 三、教学内容

1．人工智能概述（4学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能的发展概况 理解：人工智能的概念

掌握：人工智能的研究途径

《人工智能》课程教学大纲

（Artificial Intelligence）

课程性质：院公选课 适用专业：各专业

先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理 后续课程：

总 学 分：2学分

一、教学目的与要求

1．教学目的

人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。 2．教学要求

学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。

二、课时安排

序号 1 2 3 4 5 6

人工智能概述 人工智能程序设计语言 基于谓词逻辑的机器推理 图搜索技术 产生式系统 知识表示 合 计 教学内容 讲课学时 4 6 6 8 4 4 32 实验学时 三、教学内容

1．人工智能概述（4学时） （1）教学基本要求 了解：人工智能的发展概况 理解：人工智能的概念

掌握：人工智能的研究途径

《工程估价》教学大纲

（适用于工程管理专业（房地产经营、物业管理方向）

一、基本部分

1、讲授内容

本课程阐述了工程估价的基本知识、费用结构、计价原理、以及工程计量的原理和方法。对工程建设各阶段使用的不同计价方法即投资估算、设计概算、施工图预算等进行了介绍。对承包商投标报价及应用计算机编制工程预算作了较详细的论述。

2、习题和习题课（内容）

每章之后都附有习题，学生应在课堂或课后进行思考和练习。一般在讲授新课内容前对上次作业的难点和共性问题做扼要讲解。

3、实验（内容）

现暂不做房地产估价实验

4、课程设计

要求编制出一个完整的一般土建工程单位工程施工图预算。具体内容包括：编制说明、工程造价取费表、工程预算书、工程量计算表、工料分析表。

二、选修或专题

结合学生的学习兴趣安排若干次专题讲座或分组辅导，主要题目有： 1、工程建设过程与工程估价过程及其相应关系 2、施工图预算软件和工程量清单报价软件的应用 3、国内外建设工程造价的确定与控制 4、加入WTO后的政府估价管理探讨

三、教学大纲说明书

1、本课程在培养计划中所处的地位，课程教学目的和任务

《工程估价》为是工程管理专业的学生开设的学科基础课，是其它专业管理课的先导课。通过本课程的讲授，