机器人技术是一门多学科交叉的科学，包括了传统机器人的机械设计与制造、电力电子、传感器、无线通信、机电一体化、精密仪器、信号处理、知识工程、专家系统、决策系统、自动控制和数据处理等技术，也包括了机器人实现智能化所需的图像处理、图像识别和人工智能设备和技术等。

　　通过本课程的学习，让学生能够理解机器人在我们生活当中的重要作用，理解这一领域的广大应用前景，掌握机器人的基本原理以及机器人运动的基本规则，同时了解机器人驱动、控制工作原理，以及与机器人智能性相关的图像处理等技术。

　　本课程将理论讲授与课上操作、课后大作业相结合，使学生更深入地理解和掌握智能机器人的相关基础知识，为后续机器人相关课程奠定基础，主要包括了机器人的接本结构、常见的感知技术和手段，常见的驱动与控制的核心思想与算法，常见的图像处理技术和导航技术等，使学生能够广泛地了解机器人控制的核心原理，并通过带领学生实践帮助学生掌握机器人主要核心技术点，同时让学生掌握不同知识点的典型应用场景。

　　本课程分成3大部分：智能机器人技术概述、智能机器人的底层感知与控制基础、智能机器人的视觉与导航技术。

　　（本部分内容，可以根据教学的倾向性和前序后序课程情况设定内容，本事例着重于感知和控制部分的实践，实践平台包括树莓派+传感器，教学用水下机器人）

　　1．课程采用线上线下相结合的方式，通过课堂讲授帮助学生了解基础概念和原理，通过案例分析帮助学生了解原理的应用以及发展的情况，通过项目实践提供学生学习后进行动手实操的平台，此外，还配合在线课程拓展学生的课外学习资源。借助这一系列由浅入深，互相衔接的教学环节实现对学生知识水平和综合技能的提升，保证了教学目标的达成。

　　2．基于工程教育理念，以“互动、启发式和探究式”组织教学，采用演示教学、练习教学、实验教学、探究教学、任务分析等多种教学方法，并将构思、设计、实施和运行引入教学过程中。

　　3．教学过程中，以学生为主体，鼓励学生自主学习，团队协作等、加强职业能力的训练，运用启发引导、任务引领、问题导向、分组讨论、协同教学等多种互动式教学方法，完成课程教学任务。

　　学院教学质量管理与保障部，系、专业团队教学质量的管理人员，负责组织和实施对课程教学过程与结果的评价工作。主要措施有：联合评估、过程监控、总结与评价、持续改进。

　　学院、系、专业团队联合评估。每年度进行一次课程评估，从课程目标、内容、教学实施、教学资源建设、教学效果等进行全方位的评价，提出存在问题和改进建议。

　　学院质量监控委员会、各级领导干部及同行实施学院统一的听课制度，监控教学实施过程并进行反馈。授课期间面向学生进行问卷调查，了解教师授课效果及教材等资源的使用情况，并进行反馈。

　　课程考核结束后，各课程组进行试卷分析和课程总结，针对学生对课程掌握的情况，提出目前存在的问题和后续改进的措施。

　　综合如上的评估反馈、听课反馈、学生反馈、课程总结，汇总各方面的意见和建议，在课程目标、课程学时、课程内容、授课方法、考核方式、资源建设等方面进行持续改进。✦

　　本书系统、全面地介绍了机器人感知、处理和控制的关键技术、方法和应用。本书共7章，内容包括机器人的组成结构、机械装置、感知系统、处理系统、电源系统、驱动与运动控制系统，以及近年来在各类智能机器人系统中出现的视觉识别、路径规划和导航技术。书中还穿插了ROS、PID控制和模糊PID控制等机器人关键系统的基础知识。本书内容新颖，基础理论、应用技术与应用案例相结合，方便读者快速学习机器人知识，掌握机器人智能化技术，了解行业发展趋势。

　　本书可作为高等院校软件工程、计算机、自动化、机电一体化和信息工程等相关专业的本科生教材，也可作为工程技术人员与科研工作者的参考书籍。

　　1.技术领域宽。围绕智能机器人丰富的核心技术展开，按照技术模块进行分类讲解，便于读者深刻理解机器人领域的重要知识和技术。书中介绍的相关技术关联性强、系统性强，共同构建智能机器人的知识体系。

　　2.技术前沿新。从智能机器人的常用技术到新兴技术、从传统应用方法到新兴的处理手段，结合了智能机器人技术的发展现状和未来趋势，为读者带来前沿的技术与应用。以水下机器人为切入点，有机扩展了机器人技术的涵盖领域。

　　3.实践特性强。强化实践意义，满足软件工程、人工智能等专业实践教学的实践教学要求，从电路开发到编码能力强化，由点及面，拓宽现代软件工程学科学生的知识应用范围。

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