《華盛頓協議》背景下智能機器人課程改革與實踐

張新強　周國順　李濱虎

摘 要：智能機器人課程是多學科技術發展的前沿綜合，是培養學生工程實踐能力的良好平臺。文章從課程教學層面提出將學生能力培養體系與OBE教學理念相結合，通過提升課堂教學水準、仿真實驗和實體實驗相結合、科研與教學相結合、項目組間協同的方式，探索課程教學過程中提升學生工程實踐能力的思路與方法。

關鍵詞：智能機器人；項目實踐；工程實踐能力；智能科學與技術

0 引 言

2016年6月2日，我國成為《華盛頓協議》正式締約成員，這不僅為我國工程專業畢業生進入國際市場提供了可行性，而且有力地促進了我國工程教育面向世界[1]。《華盛頓協議》的宗旨在于通過成員國之間工程教育資格的多邊認可，促進工程學位的互認和工程技術人員的國際流動。加入《華盛頓協議》為我國高等工程教育帶來了機遇和挑戰[2]。我國工科本科畢業生的工程實踐能力相對較弱，需要持續教學改革提高學生的工程實踐能力。

智能機器人課程是大連東軟軟件學院智能科學與技術專業的核心課，開設在大三下學期。智能機器人涉及多學科技術發展的前沿，綜合機械、控制、電子、通信、人工智能等多個領域，是培養學生工程實踐能力的綜合平臺。本文主要在智能機器人課程教學實踐過程中，結合《華盛頓協議》背景下工程教育的特點，從課程層面探索提升學生工程實踐能力的思路與方法。

1 課程規劃設置

1.1 教學目標

通過理論和實踐教學，學生了解了智能機器人領域的基礎理論，掌握與智能機器人相關的運動學方法，同時學習機器人操作系統（ROS）的相關知識，提高學習興趣，為以后深入學習機器人技術打下良好基礎。將學生的能力培養體系[3]與OBE（Outcomes-based Education）教學理念相結合，把教學目標分為目標內容、培養能力、掌握程度、具體描述等方面，其對應詳細指標見表1。學生能力的培養貫穿課程的整個過程中。

1.2 教學內容

智能機器人包括機械臂、移動機器人、人形機器人等，由于課時有限，同時考慮ROS系統平臺友好支持性，本課程以移動機器人為重點講授內容。教材選擇Gerald Cook所著Navigation Control and Remote Sensing一書的中文版[4]，實驗參考教材選擇Jason M和O'Kane所著A Gentle Introduction to ROS一書的中文版[5]。

智能機器人課程內容分為3個模塊：機器人緒論、機器人運動學、ROS系統。其中機器人緒論主要包括機器人簡介、發展歷史、基本結構、分類、應用等內容；機器人運動學主要包括位置描述、方位描述、坐標系描述、操作臂手爪位置描述、坐標平移、坐標旋轉、一般映射、齊次坐標與變換、平移與旋轉算子、變換算子一般形式、變換矩陣的運算、連桿參數，連桿坐標系、連桿變換和運動學方程、運動學綜合應用、運動學綜合應用；ROS系統主要包括ROS的安裝配置，文件系統介紹ROS包操作，linux下編譯及運行ROS節點、話題、服務和參數等概念理解消息發布及訂閱機器人服務器及客戶端編程、錄制與回放、手動創建過程、wswtf、roslaunch、消息自定義、rviz、tf、Turtlebot模擬器、URDF機器人描述文件、PCL庫、OpenCV庫、感知、定位、導航等。

本課程共64學時，理論課時48學時，實驗學時16學時（共8次實驗）。8次實驗貫穿整個理論課講授過程，是學生提高實踐創新能力的重要環節。實驗分別為實驗一3D點云運算——平移；實驗二3D點云運算——旋轉；實驗三3D點云運算——變換矩陣；實驗四3D點云繞軸旋轉、連桿坐標系變換；實驗五ROS配置；實驗六ROS基礎實驗；實驗七機器人服務器客戶端實驗；實驗八Turtlebot機器人跟蹤導航實驗。

1.3 考核方式

課程總成績由平時的形成性考核（55%）和期末的終結性考核（45%）組成。其中形成性考核分為3次理論作業（每次滿分5分）和8次實驗作業（每個實驗滿分5分），共55分。終結性考核采用答辯方式，成績為百分制（占總分的45%），包括項目報告（20分）、口試題庫（40分，從50道題庫中抽取4道，每道10分）、項目（40分，項目功能運行10分，項目實現代碼問題3個，每個10分）。

2 課程實施問題及改進

2.1 提升課堂教學水準

美國加州大學洛杉磯分校副校長辛蒂·范（Cindy Fan）在參加完我國大學的評估后，提出了課堂教學“五重境界說”，即第一階段是沉默（Silence），學生對教師講課和提問沒有任何反應，也從不記筆記；第二階段是回答（Answer），學生在課堂上只是簡單地回答“Yes”或“No”；第三階段是互動交流（Dialogue），學生和教師積極互動交流；第四階段是提問質疑（Critical），學生不僅與教師互動，還會質疑教科書和教師講授的觀點；第五階段是辯論（Debate），學生與教師對問題的不同觀點進行爭論[6]。如何改變學生課堂上只會沉默或簡單回答的沉悶狀態，讓學生可以互動交流、提出質疑，甚至可以辯論，是提升學生本課程學習效果的關鍵。

本課程的教學過程中采用多種教學手段和教學方法引導學生積極參與課程教學。比如，在講解緒論部分時，為了引導學生明確移動機器人要解決的3個基本問題：“Where am I”“Where am I going”“How do I get there”以及解決這3個問題的基本方法，先播放一段機器人定位導航的視頻，讓大家直觀明白要學習的知識內容，進而引出問題。然后，組織大家分組討論，討論后每組選代表陳述觀點。最后教師點評，總結大家意見，以提問互動方式總結機器人感知、目標識別、路徑規劃的基本方法。通過多種教學手段與方法的使用，將抽象概念與生活中常見事物類比，引導學生在課程教學過程中把課堂變成“質疑”和“辯論”的場所。endprint

2.2 仿真實驗與實體實驗相結合

實驗教學是智能機器人教學不可或缺的重要環節，學生只有通過實驗及實際編寫程序才能融會貫通課堂教學的理論知識，學會智能機器人在實際工程中的應用。本課程把移動機器人作為重點講授內容，側重機器人的感知、定位、導航等方面。實驗以Ubuntu系統和ROS系統為平臺，學生完成8個實驗共16學時，實驗地點在實驗室。每個實驗內容都和理論內容息息相關，充分利用ROS系統硬件抽象、進程間消息傳遞等特點，使用實體實驗與仿真實驗相結合的方式進行實驗，實體實驗使用實驗室的20臺Turtlebot機器人開展，仿真實驗使用ROS系統和Gazebo軟件在電腦上進行。基于ROS系統可以實現編寫一次代碼，不需要修改即可在實體平臺和仿真平臺上分別運行。這樣，學生可以隨時進行實驗，進行課上課下一體化學習實踐。

2.3 科研與教學合理結合

智能機器人領域的技術發展日新月異，在教學的過程中引導學生關注本領域的前沿發展動向，可以增強學生學習的主動性，提高學生的學習效率，有利于培養學生的創新意識，提高學生的創新能力。比如，在講解機器人環境感知部分時，給學生講解目前解決單目視覺中尺度問題比較好的方法，將IMU和單目相結合，介紹香港科技大學沈劭劼團隊的最新工作，同時對比了蘋果公司剛剛發布的ARKit，對比學術界和工業界目前最新的技術和發展方向。學生在學習過程中表現出極大的學習興趣。又比如，平時的第二次作業讓學生查找人工智能算法在移動機器人的應用，并做簡單綜述。學生檢索前沿科研知識的過程中，也意識到形成自己查找相關科技文獻的途徑并定期跟蹤的重要性，為課程以后的深入學習、科研和開發產品打下了良好的基礎。

2.4 課程項目分組協同完成

《華盛頓協議》對畢業生提出12條素質要求，不僅要求工程知識、工程能力，還強調溝通、團隊合作等方面的能力，而良好的溝通能力與團隊合作能力是解決復雜工程問題的重要保障。課程終結性考核的項目由學生利用所學知識完成，自主命題應用場景，使機器人完成相關工作任務，包括機器人感知、定位、導航和人機交互等功能。學生以小組為單位，每組4人，題目自擬，自擬題目內容及規模需經教師確認符合要求方可。項目分為需求分析、概要設計、詳細設計、編碼4個階段。每組學生需做出詳細的開發日程表，并按日更新進度。教師按期檢查進度及成果文檔或代碼。最終學生寫出項目報告，完成代碼并現場答辯。通過分組及任務分解，學生能通過文檔進行溝通，提高了溝通表達能力。在完成移動機器人系統過程中，小組成員通過協同解決復雜工程實踐問題，提高了團隊合作能力。

3 課程教學效果

學生通過平時仿真實驗與實體實驗相結合的方式，充分利用課余時間，實現了課上課下實踐一體化，把課堂上相對抽象的公式寫成了可執行的程序代碼。學生在將數學語言變換為程序的過程中，能夠把知識變為自己的理解，成為自己的知識，并通過實驗達到了實踐檢驗理論的目的。

學生在綜合平時實驗的基礎上，4人分組協同工作，自擬題目，選擇應用場景，使用移動機器人感知、定位、導航、人機交互等技術，完成了移動機器人系統的設計，利用仿真與實體結合的方式，通過編寫代碼實現了系統的預期功能。部分學生項目見圖1、圖2。

4 結 語

智能機器人課程是智能科學與技術專業的核心課程，是涉及多個技術領域的課程，是理論實踐并重的課程。2015年、2016年和2017年，學校共進行了3輪教學，在《華盛頓協議》背景下從課程教學層面將學生的能力培養體系與OBE教學理念相結合，通過提升課堂教學水準、仿真實驗和實體實驗相結合、科研與教學相結合、項目組間協同的方式，學生在課程學習過程中提高了工程實踐能力。學校2012年進行智能科學與技術專業招生，專業成立時間較短，教學積累不足，如何更好地改善教學模式、達到教學相長，如何更好地從課程層面支持培養《華盛頓協議》對畢業生提出的12條素質要求，還需要持續進行教學探索與改革。endprint