◇成都大學(xué) 毛 潤 代華鳳

在專創(chuàng)融合背景下，為了滿足智能制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)機(jī)器人專業(yè)人才的需求，本文開展了專創(chuàng)融合背景下機(jī)器人專業(yè)實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式的研究。當(dāng)前機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容松散、單一，無法滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求?；趯?chuàng)融合的人才培養(yǎng)思路，以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向，結(jié)合成都大學(xué)辦學(xué)條件，按照任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，設(shè)置了體現(xiàn)科學(xué)性和研究性的機(jī)器人導(dǎo)航與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃專題實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目包含從底層控制到上層規(guī)劃的整體實(shí)現(xiàn)，對(duì)于學(xué)生雙創(chuàng)能力的培養(yǎng)起到很好的促進(jìn)作用。

黨的十九大明確提出高等教育要實(shí)現(xiàn)內(nèi)涵式發(fā)展，深化產(chǎn)教融合[1]。實(shí)驗(yàn)教學(xué)作為培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的重要抓手，對(duì)于學(xué)生熟練掌握相關(guān)專業(yè)知識(shí)起到很好的促進(jìn)作用[2]。傳統(tǒng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)課程，學(xué)生一般按照實(shí)驗(yàn)手冊編寫各種類型的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法，這樣學(xué)生很難掌握機(jī)器人的底層運(yùn)行機(jī)理。另外，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容較為單一，沒有與生產(chǎn)實(shí)踐相結(jié)合，這樣培養(yǎng)的學(xué)生無法適應(yīng)當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)需求。專創(chuàng)融合的本質(zhì)是將雙創(chuàng)教育融入到專業(yè)課程當(dāng)中[3]，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用專業(yè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)問題和解決問題，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力?！稒C(jī)器人導(dǎo)航與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃》這門課程是機(jī)器人工程專業(yè)的一門專業(yè)核心課程，教學(xué)內(nèi)容包括機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)及控制、機(jī)器人定位技術(shù)、路徑規(guī)劃算法等。該課程與自動(dòng)控制理論、嵌入式系統(tǒng)、C語言等課程密切相關(guān)，實(shí)踐性和應(yīng)用性非常強(qiáng)。根據(jù)我校的辦學(xué)定位，為了更好服務(wù)地方人才需求，因此課程內(nèi)容不僅要包含機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃相關(guān)內(nèi)容，還要注重培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，使得學(xué)生畢業(yè)后能適應(yīng)智能制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)的發(fā)展需求，并能解決機(jī)器人產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的一些實(shí)際問題。

1 專創(chuàng)融合背景

專創(chuàng)融合的本質(zhì)是將雙創(chuàng)教育融入到專業(yè)課程當(dāng)中[3-5]，引導(dǎo)學(xué)生運(yùn)用專業(yè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力。移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃這門課程設(shè)置了32學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課，包含全向輪小車運(yùn)動(dòng)學(xué)建模、3D建圖導(dǎo)航和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃三個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，這三個(gè)項(xiàng)目包含了移動(dòng)機(jī)器人從底層控制到上層規(guī)劃的整體實(shí)現(xiàn)。相比傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)，該實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上具有連貫性，學(xué)生能夠通過學(xué)習(xí)，完全掌握移動(dòng)機(jī)器人的整個(gè)開發(fā)流程。另外，全向輪小車廣泛應(yīng)用于醫(yī)療設(shè)備、物流設(shè)備、倉儲(chǔ)、生產(chǎn)流水線、大型超市等眾多行業(yè)，選擇其作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，培養(yǎng)出的學(xué)生能夠很好適應(yīng)當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)需求[4-5]。

2 綜合型實(shí)驗(yàn)方案與實(shí)驗(yàn)體系設(shè)計(jì)

為了培養(yǎng)學(xué)生的“雙創(chuàng)”意識(shí)與能力，在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)教學(xué)中引入建構(gòu)主義教學(xué)理念和任務(wù)驅(qū)動(dòng)等以學(xué)生為中心的主動(dòng)探索性教學(xué)模式，設(shè)計(jì)了模塊化的綜合性實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目。

2.1 全向輪小車運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

機(jī)全向輪小車由三個(gè)或以上麥克納姆輪按照一定的排列方式組成的移動(dòng)平臺(tái)具有平面內(nèi)三個(gè)自由度，可以獨(dú)立的前后、左右移動(dòng)和原地旋轉(zhuǎn)[6]?？稍诓桓淖冏陨砦蛔说那闆r下向任意方向移動(dòng)。其廣泛應(yīng)用于醫(yī)療設(shè)備、物流設(shè)備、倉儲(chǔ)、生產(chǎn)流水線、大型超市等眾多行業(yè)。對(duì)全向輪小車運(yùn)動(dòng)學(xué)建模是控制的第一步，在建模之前，為了簡化運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)學(xué)模型，做出以下幾種理想化假設(shè)：①全向輪不打滑；②電機(jī)軸線中心與底盤重心重合；③各輪之間角度為120°。通過簡單的速度分解，可知：

2.2 3D建圖導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)

全向輪小車3D建圖導(dǎo)航功能主要是通過視覺slam結(jié)合激光slam的方式來實(shí)現(xiàn)的，視覺建圖與激光雷達(dá)建圖并行，最終由rtabmap進(jìn)行整合[7]。如圖1所示，建圖效果在rviz中的呈現(xiàn)就是既有2D平面地圖，又有立體圖像效果，因此該功能所呈現(xiàn)的效果為3D效果。RTAB-MAP采用離散貝葉斯過濾器來估計(jì)形成閉環(huán)的概率，將新的定位點(diǎn)與存儲(chǔ)在工作內(nèi)存中的定位點(diǎn)進(jìn)行比較。當(dāng)發(fā)現(xiàn)新舊定位點(diǎn)之間有一定概率形成閉環(huán)時(shí)，新舊定位點(diǎn)就鏈接到一起。其中涉及兩個(gè)步驟，一個(gè)是取回：當(dāng)閉環(huán)概率最高的那個(gè)定位點(diǎn)的鄰接定位點(diǎn)不在工作內(nèi)存時(shí)，從靜態(tài)內(nèi)存取出放回工作內(nèi)存；二是轉(zhuǎn)移：當(dāng)閉環(huán)檢測的處理時(shí)間超過閾值，在最低權(quán)重的定位點(diǎn)中，存儲(chǔ)時(shí)間最長的將被轉(zhuǎn)移到靜態(tài)內(nèi)存中去。

圖1 全向輪小車3D建圖

2.3 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法實(shí)驗(yàn)

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的目的是根據(jù)實(shí)時(shí)地圖環(huán)境，規(guī)劃出一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑。本實(shí)驗(yàn)讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)兩種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法Dijkstra算法[8]和 A*算法[9]。如圖2所示，Dijkstra算法是從一個(gè)頂點(diǎn)到其余各頂點(diǎn)的最短路徑算法，解決的是有權(quán)圖中的最短路徑問題，采用貪心算法的策略，每次遍歷到起始點(diǎn)距離最近且未訪問過的頂點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)，直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止。

圖2 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法效果對(duì)比

A*算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是解決許多搜索問題的有效算法。首先把搜尋區(qū)域簡化為一組可以量化的節(jié)點(diǎn)后，下一步要做的便是查找最短路徑。在A*中從起點(diǎn)開始，檢查其相鄰的方格，然后向四周擴(kuò)展，直至找到目標(biāo)。A*算法與Dijkstra算法的不同之處在于A*算法是一個(gè)“啟發(fā)式”算法，它已經(jīng)有了一些先驗(yàn)知識(shí)。它不僅關(guān)注已走過的路徑，還會(huì)對(duì)未走過的點(diǎn)或狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。因此A*算法相比Dijkstra而言調(diào)整了進(jìn)行廣度有限搜索的順序，少搜索了那些“不太可能經(jīng)過的點(diǎn)”，更快地找到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑。

實(shí)驗(yàn)過程中，學(xué)生提前通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，了解兩種算法思想。然后理論上分析兩種算法的時(shí)間復(fù)雜度，并通過實(shí)踐對(duì)比兩種算法效果，能夠深入了解機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的工作原理。

3 實(shí)驗(yàn)效果評(píng)價(jià)

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與導(dǎo)航綜合性實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖菫榱伺囵B(yǎng)學(xué)生“雙創(chuàng)”能力，熟悉機(jī)器人從底層控制到上層規(guī)劃的整體設(shè)計(jì)能力。教師將學(xué)生分為3人一組的實(shí)驗(yàn)小組，每個(gè)小組在實(shí)驗(yàn)之前需提前預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書、自主查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，小組內(nèi)部交流并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案。實(shí)驗(yàn)前，需將實(shí)驗(yàn)方案提交給教師進(jìn)行審核，判斷實(shí)驗(yàn)方案的可行性，并對(duì)實(shí)驗(yàn)方案提出修改意見。實(shí)驗(yàn)實(shí)施階段，以學(xué)生為主體，以實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)為導(dǎo)向，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力與解決實(shí)際問題的能力。各小組實(shí)驗(yàn)過程中，通過分工合作完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)相關(guān)機(jī)器人相關(guān)功能和性能，并如實(shí)記錄實(shí)驗(yàn)過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和參數(shù)。實(shí)驗(yàn)總結(jié)階段，要求學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，對(duì)比不同算法不同參數(shù)的實(shí)際表現(xiàn)，并撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)成績由實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)成績（30%）和實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績（70%）兩部分構(gòu)成。學(xué)生通過這一系列完成的機(jī)器人項(xiàng)目的過程中，掌握了解決問題的方法，同時(shí)對(duì)“雙創(chuàng)”能力的提高起到了促進(jìn)作用。依托這個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，多名學(xué)生組隊(duì)參加了中國機(jī)器人及人工智能大賽、中國高校智能機(jī)器人創(chuàng)意大賽，并取得了優(yōu)異的成績。