基于实践与创新驱动的《机器人学》教学改革探索

《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出实施制造强国战略，深入实施《中国制造2025》，强调了制造业朝高端发展的方向。制造业的高速发展对制造装备提出了更高的要求，促进了以传感、驱动和控制为核心的机器人技术的发展，机器人已经成为人类活动不可或缺的帮手，如装配机器人、医疗康复机器人、五轴联动机床、家庭智能服务机器人以及水下探测机器人等，机器人技术的发展和市场将是一片蓝海，未来将会像笔记本电脑一样普及。作为上海大学机械工程本科专业选修课，《机器人学》是一门综合了机械、电子、通信及智能控制等多个领域的机电一体化课程，可以使学生充分学习机电一体化系统的理论与实践知识，对于培养学生解决工程问题的综合能力，提升工科学生的综合素质及就业竞争力具有关键意义。[1][2]

机器人学课程内容丰富，包含理论教学和实践内容，涉及的先修课程包括机械设计、理论力学、线性代数、大学物理、数字电路、现代控制理论及传感技术等，对学生的基础知识要求较高，课程学习中需要复杂的数学推导，往往使很多对机器人技术充满兴趣的学生望而却步，近些年来选修课程的工科学生逐步下降。[3]因此为进一步提高教学效果与教学质量，对机器人学课程进行以培养兴趣为导向，以实践和创新项目为驱动的教学改革，迫在眉睫。

一、机器人学教学现状分析

机器人学的理论分析涉及以下知识：机械本体设计需要掌握机械设计理论；运动学分析涉及线性代数及矩阵论；动力学建模则和理论力学、大学物理相关；最核心的控制部分则要求对自动控制原理、传感及信号处理技术具有扎实的知识基础。正是因为机器人学对先修课程的要求极高，所以导致了在教学过程中教师往往对各种理论知识需要再次复习或者讲解，大部分的课堂时间耗费在了公式推导及讲解中，进而占用了实践环节的时间；重点强调知识的传授，而忽视了学生的兴趣所在以及创新实践能力的培养。具体存在的问题可分为以下几点：[4][5][6]

第一，本科生教学多以传统串联式机械臂为对象进行分析，以运动学分析—动力学分析—轨迹规划—传感及控制为主线进行教学，教学内容与我们实际接触的工程问题结合不紧密，与智能服务机器人、精密驱动机器人、高速并联机器人等前沿技术脱离较远，学生兴趣不高。

第二，单纯讲解运动学中的D-H法建模，动力学中的拉格朗日法、牛顿-欧拉法、达朗贝尔原理，推导公式复杂，过程复杂，对数学功底要求高，传统课程没有引进诸如Matlab/Simulink、Mathematica等软件，给同学带来了大量的计算负担，产生逆反情绪，很多同学反映跟预想中的机器人课程大相径庭，教学效果不好。

第三，课程实验设计仍停留在传统的机械臂示教演示实验，同学们没有机会自行编程开发进行轨迹规划，而且实验设备单一，缺乏诸如移动机器人、并联机器人、智能交互机器人等学生们感兴趣的实验设备。学生对于实验的主动性不高，只是被动的完成任务。

第四，目前大部分学校因条件所限，无法向本科生开放更多的实验室，也一定程度上限制了学生的自主创新能力的开发。若任课教师能提供多一些的项目开发机会和必要的开发设备，以兴趣和竞赛项目为导向，定能激发学生们的热情和主动性。

机器人技术日新月异，如果我们还停留在传统的机械臂知识教学上，缺乏改革和创新，那么学生们解决工程问题的综合能力和核心竞争力将会大大下降，影响毕业生质量。因此需针对以上问题，对机器人学课程进行大刀阔斧的改革，改变重理论、轻实践的本末倒置现象，进行以实践和项目创新为驱动的课程改革，使学生通过机器人学课程的学习，更多的将理论知识与实践相结合，培养独立解决工程问题的能力。

二、课程改革探索

针对机器人课程教学中存在的问题，结合国外先进教学经验，将国际先进教学理念引入到机器人学课程中。目前，国外机器人技术发展领先的国家和地区主要有美国、日本、韩国、欧洲等地区：美国的机器人学主要为专业必修课，辅以课程实践、机器人竞赛和机器人主题团体活动，最终实现机器人技术作为机电一体化平台来辅助其他课程的教学，如俄勒冈大学将机器人作为实验平台，讲授计算机原理、数电模电、电子设计导论、通讯技术等课程，麻省理工学院则注重学生自由创新和发挥的空间，为学生们自由编程和机械本体设计提供实验条件，考核方式也多以课堂成绩加项目设计的形式；日本则在机器人教育以及机器人的应用普及方面站在了世界前列，这与日本每年在大多数高校开设机器人相关课程及定期举办多种机器人竞赛是密不可分的，学生通过机器人竞赛巩固并验证自己在课堂上学到的知识，激发了学生们的兴趣并通过竞赛项目提高了解决工程问题的实践能力。[7]此外，作者曾在加拿大多伦多大学访学期间修过机器人课程，其在培养学生自主创新方面投入极大，每个学生或者每个小团队可以根据自己的兴趣来进行项目设计，教师和学校提供实验室和必备的开发条件，充分调动了学生们的积极性并潜移默化的培养了学生对于机器人设计的热爱，同学们的思路多种多样，但又不脱离实际，创新理念结合工程技术最终完成自己的项目设计。

综合考虑以上各国在机器人学课程的先进教学经验以及国内课程的诸多不足，在课程内容、教学方法、课程实验以及项目创新设计方面进行改革探索。

（一）课程内容改革

从我校创建双一流高水平大学出发制定了《机器人学》课程的教学目标：通过课程学习，提高学生们对于机器人技术的兴趣，使同学了解并熟悉机器人前沿技术及发展方向，掌握机器人本体设计、运动学分析、轨迹规划、控制系统开发的研发流程，并通过课程实验和项目设计培养学生的兴趣和创新能力，对于出色的想法重点指导并实现参加国内外顶级机器人竞赛的目标。

对于本科生的教学，以兴趣为导向进行启发式的引导会产生事半功倍的效果，尤其对于第一章的讲解，需要对前沿技术以及身边的机器人讲起，充分调动起学生们的积极性，比如可以采用互动式的启发提问“你们眼中的机器人是怎么样的”“你认为未来智能机器人会取代人类吗”“如何看待谷歌机器人Alpha Go 以绝对优势碾压围棋冠军李世石”等等，还可通过学生们熟悉的卡通及电影形象来引起他们的关注，如图2-1所示。

图2-1 学生们眼中的机器人

在机器人运动学分析和动力学分析中，现有课程只是对传统机械臂的运动学和动力学建模进行讲解，D-H法、拉格朗日法、牛顿-欧拉法、达朗贝尔原理、汉密尔顿法占据了大部分的课堂时间，学生兴趣不高。可以注重机器人种类的多样化讲解，比如引入移动机器人，其中两足的人形机器人、四足的大狗机器人是学生们比较感兴趣的领域；无人机也是现在的研究热点，大疆公司的航拍无人机，用于军事的微型飞行器；工业设备中采用的高速高加速度的并联机器人等。通过增加丰富多彩的机器人种类来引导学生们的思路，比如讲到人形机器人时，如何建立电机到驱动足的运动学关系才能实现人形机器人的平稳前进，自然而然引入逆运动学分析和轨迹规划问题；到并联机器人时，其高速高加速的运动必然引起传动杆的振动，询问学生有何解决办法？进而引入动力学建模的概念，可以分析由振动引起的精度损失、零件耗损以及振动控制问题。最后通过无人机可以引入控制系统的概念，通过飞行控制系统讲解传感-决策-控制的闭环概念，其中穿插传感器的类型及控制方法的讲解。

在整个教学内容的讲解中，注意结合最前沿的技术，比如Alpha Go中的基于大数据分析和神经网络的深度学习技术成就了最新一代具有人工智能的机器人；人机共融机器人可以和人类和谐共处，协同合作完成各种任务，不会对人类产生危害；嫦娥三号玉兔月球车采用了精密、轻质、小型化的压电超声电机，是新型精密驱动电机的前沿方向等等。

（二）教学方法

针对目前机器人多以偏重知识传授的现状，改革教学方式，提高学生综合能力的培养。采取多样化的教学形式，课堂教学中不再严格区分学生与教师的身份，采用开放课堂形式，学生随时都可以不经举手直接表达自己的见解或困惑，形成一种双向交流的教学模式。在教学课程中不时穿插开放性的问题，引起同学们原创性的思考进而激发学习和研究兴趣，比如“你认为未来某一天电影《终结者》中的机器人会实现吗？”，“如何看待机器人的伦理问题”等，针对这些问题和学生们提出的见解，可采用辩论或者分组讨论的形式，学生需提前进行相关文献的检索和背景调查，在课堂上进行交流，老师作为引导者适时点出影响机器人发展的核心技术所在。

增加软件辅助教学环节，关于机器人的运动学可以采用Matlab/Simulink软件进行运动分析，并同时结合教材进行D-H法的讲解。图2-2所示为Simulink中PUMA560型机器人模型，通过改变输入的电机转角，可以直观的得出机器人末端执行器的位置姿态变化，相比教材中的通过机构简图示意更加直观明了，使同学对运动学的本质理解更为深刻，提高教学效果。对于PUMA560型的机器人模型，可采用Simulink自带的Demo或者通过命令进行自定义参数的机器人建模。对于机器人动力学建模，则可采用ADAMS软件进行动力学分析，学生可通过在CAD软件如Solid Works或Proe中进行简单机器人的建模，并将其导入ADAMS软件中进行，通过直接定义末端执行器的轨迹，即可得到各关节和连杆的速度、加速度及受力情况，结合ADAMS软件得到的结果和建模原理像学生讲解动力学建模的根本思想，对于本科生来讲，熟练掌握拉格朗日建模，了解牛顿-欧拉法即可。通过自己建立的动力学模型和ADAMS软件的分析结果相比较，更能加深学生们的理解并验证模型的正确性。

图2-2 运用Simulink软件讲解运动学

带领学生参观上海每年一次的工业博览会，进行现场教学和讲解，扩展学生们的眼界，使学生们认识到机器人学的最前沿技术。实物考察和现场认知远比书本和视频更能激发和培养学生们的兴趣和主动学习能力，参观完毕后可让学生就每人最感兴趣的一个方向进行背景调研，并找到合适的相关方向进行课程项目设计。

（三）构建课程和科研的一体化实验平台

课程实验目前只局限于传统机械臂的示教演示实验，学生们的自主编程轨迹规划和创新设计能力得不到锻炼，针对此问题，在原有课程实验设备的基础上，增加了科研用基于压电驱动的并联机器人（图2-3）和KheperaⅢ（图2-4）移动机器人，构建课程和科研的一体化实验平台。3-PRR并联机器人采用视觉伺服来实现动平台的闭环控制，控制系统可分为视觉检测系统和运动控制系统，视觉检测系统主要由CCD、光学镜头、光源等组成，运动控制系统主要包括工控机、超声电机驱动器、运动控制卡、线性光栅尺等，学生通过3-PRR并联机器人的学习可以了解机器人硬件系统的搭建和并联机器人的特点，为后续课程项目设计奠定基础。

图2-3 压电驱动3-PRR并联机器人

图2-4 KheperaⅢ移动机器人

移动机器人Khepera III是k-team10年精心研究的结晶。其性能可以和很多体型较大的机器人相媲美。内置该公司主打产品KoreBot板，机器人上安装的多传感器阵列，可以有效的检测出不同距离范围的物体，可实现高度自主，并能接在任意一台PC上，通过Matlab、LabView，或者其它任何支持串口操作的开发工具完成编程控制。Khepera III上装有9个用于障碍检测的红外传感器，5个远距离障碍物检测的超声传感器。前面装有一组寻线传感器以及边缘检测，电机模块使用的是瑞士生产的高质量传动模块。高精度伺服电机保证了它移动的准确性和高效性。学生通过此实验机器人可以进行轨迹规划的编程，也可基于此移动平台进行智能避障，地图构建等方向的项目设计。

（四）项目创新设计

课程项目创新设计是综合锻炼和考察学生实践和创新能力的环节，通过课程项目设计为各种大学生机器人竞赛输送好的作品和想法，如Robotcup国际机器人足球赛、机器人灭火竞赛、亚太大学生机器人大赛、飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛、以及“挑战杯”全国大学生课外学术科技作业竞赛等。为了在实践中锻炼学生们的创新设计能力，课程为学生提供Nvidia公司的基于Tegra K1芯片的Jetson TK1 Developers’ Board开发板，如图2-5。NVIDIA Jetson TK1针对嵌入式系统应用释放 GPU 的潜能。它以革命性的NVIDIA TegraK1 SoC为基础构建，并且使用相同的 NVIDIA Kepler™计算核心，该核心专为全世界的超级计算机而设计。为学生提供了一款全功能 NVIDIA CUDA® 平台，用于快速开发和部署面向计算机视觉、机器人技术、医疗和更多领域的计算密集型系统。学生们可运用Jetson TK1开发自己感兴趣的机器人，包括足式、轮式、履带式移动机器人，多轴并联高速机器人，机器鱼，以及微型飞行器等。

图2-5 Jetson TK1开发模块

三、结束语

根据目前机器人学课程教学现状和上海大学创建双一流高水平大学的思路，对机器人学课程进行基于实践和创新驱动的课程改革探索。在活跃课堂，采用多种软件、视频等多媒体手段对学生进行理论讲解的基础上，通过构建实验和科研一体化平台来锻炼学生们的实践能力，为后续项目创新设计打下基础并提供思路，最终使学生们能够基于NVIDIA Jetson TK1开发板进行独立的机器人系统设计，理论联系实际，培养创新能力和工程问题的解决能力，为全国性的机器人大赛输送创新的想法、作品及人才，进而全面提升机器人学课程的教学质量和教学效果。

注释：

[1]黄用华，李雪梅，庄未. 理工科高校《工业机器人》课程教学改革浅析[J]. 科技信息，2012, (21): 20-20.

[2]王才东， 王良文， 李一浩. 机器人学课程教学改革的探索与实践[J]. 中国现代教育装备，2015, (21):52-54.

[3]战强，王东月. 《机器人学》课程教学改革探讨[J]. 北京航空航天大学学报：社会科学版，2010 ,(2):117-120.

[4]贾翠玲，李宗学，郭长青. 机器人创新实践课程改革研究与实践——基于 CDIO 项目式教学法[J]. 现代商贸工业，2015, 36,(19): 156-157.

[5]雷静桃，刘亮， 张海洪. “机器人学”课程教学改革与实践[J]. 实验室研究与探索，2013, 32,(5): 179-182.

[6]毕津滔，张婉鹂. 高校机器人教学改革新思路之探索[J]. 信息通信，2013,(3): 266-267.

[7]陈妍冰， 刘琳靖. 基于机器人竞赛的教学改革研究[J]. 教育教学论坛，2015,(21): 123-124.