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2019年智能機器人軟件開發課程大綱

布莱顿prime怎么获得 www.wnjebw.com.cn 目前課程版本:1.1   發布時間:2019.12.11   點擊咨詢

智能機器人軟件開發基礎班課程大綱

學習對象

具有一定數學基礎、理工方向本科畢業生

上課方式

全日制脫產,每周5天上課(實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化)

培訓要求

自帶筆記本

培訓時間

基礎班7天、就業班4個半月,詳情可詢咨詢老師   點擊咨詢

 
智能機器人軟件開發基礎班課程大綱
所處階段 主講內容 技術要點 學習目標
第一階段:
Python基礎入門
Python簡介和
開發環境搭建
計算機組成原理;python的特點和使用場景;python環境搭建;pycharm的安裝和使用 可掌握的核心能力:

1. 能夠熟練使用掌握python的語法;
2.掌握函數式編程思想;
3. 能夠使用Python語言完成圖形化界面的開發。
Python基礎語法 程序bug分析和debug;程序注釋的使用;python中變量的定義和使用;標準輸入和輸出函數;python運算符
Python流程控制語句 條件控制語句if;循環控制語句while;continue和break;嵌套循環;while循環;for循環遍歷;range區間使用;for else語法
高級變量類型 列表;冒泡排序和選擇排序;元組;set集合;字符串;map字典;切片;推導式語法
Python函數 函數的定義和使用;函數形參和實參;局部變量和全局變量;默認參數和關鍵字參數;可變參數;遞歸函數;函數式編程;常見的高階函數
PyQt圖形化界面開發 常見的文本控件和輸入控件;按鈕控件;信號和槽通信機制;常見布局方式;對話框控件

智能機器人軟件開發就業班課程大綱

學習對象

具有一定數學基礎、理工方向本科畢業生

上課方式

全日制脫產,每周5天上課(實際培訓時間可能因法定節假日等因素發生變化)

培訓要求

自帶筆記本

培訓時間

基礎班7天、就業班4個半月,詳情可詢咨詢老師   點擊咨詢

 
智能機器人軟件開發就業班課程大綱
所處階段 主講內容 技術要點 學習目標
第二階段:
Python核心編程
文件IO 文件的打開和關閉;文件的讀寫;文件的定位讀寫;相對路徑和絕對路徑;文件和文件夾的其它操作 可掌握的核心能力:
1.掌握面向對象編程思想;
2.掌握Python中???、異常及第三方框架的引入和使用;
3.建立編程思維以及面向對象程序設計思想精髓;
4.掌握版本控制工具Git管理軟件項目。

可解決的現實問題:
能夠靈活運用Python技術完成程序分析與編寫,抽象化的分解業務邏輯,使用Python技術完成小游戲程序的開發。
面向對象 面向對象和面向過程;類的定義和對象的創建;屬性和方法定義;運算符重載;屬性和方法私有化;面向對象封裝;面向對象繼承和多繼承;多態和鴨子模型;類屬性和對象屬性;類方法和靜態方法;枚舉;引用以及可變類型和不可變類型;數據類型三種比較方式
??楹桶?/td> ??榛靖拍?; ??櫚既?; 多??櫚既氤逋?; 包基本概念;??檎宓既胗刖植康既?;常用系統???/td>
異常處理 異?;靖拍?; 異常捕獲的幾種語法格式; 常見的異常錯誤; 自定義異常
Pygame框架 Pygame基本概念; Pygame窗體展示; Pygame坐標系; Pygame圖像渲染; Pygame圖像移動;Pygame事件機制; Pygame文本渲染; Pygame渲染原理; Pygame聲音播放
Git版本控制 版本控制基本概念; Git版本控制工具介紹;Git本地倉庫與遠程倉庫; Git本地倉庫工作流程;Git本地倉庫命令操作流程; Git遠程倉庫創建與刪除; Git本地倉庫與遠程倉庫交互流程;Git本地倉庫與遠程倉庫命令交互; Git倉庫多人協作
面向對象實戰:
飛機大戰&坦克大戰
游戲界面渲染; 鍵盤事件捕獲與處理; 面向對象分析飛機;飛機的顯示;飛機的控制;面向對象分析子彈;子彈顯示與運動; 面向對象分析敵機; 子彈與敵機的碰撞檢查;子彈和敵機的回收處理與循環利用;爆炸物的顯示; FPS與得分計算與顯示;窗體創建;頁面的封裝;多頁面的構建與分流;坦克和磚墻的顯示;基于顯示特征的抽象構建;實現抽象顯示的多種子元素;基于子元素顯示特性定義;地圖協議;坦克的移動與磚墻的阻塞;移動與阻塞特征的抽象構建;移動越界判斷與處理;子彈顯示與回收;可回收特征的構建;子彈與磚墻的碰撞檢查;攻擊與被攻擊的抽象構建;磚墻被攻擊時爆炸物的顯示;攻擊與被攻擊產物的抽象構建;銷毀對象時產物的抽象構建;顯示物抽象定義顯示順序;敵方坦克移動A星搜索算法;應用程序打包
第三階段:
高等數學知識加強
高等數學引入 numpy數組及屬性;numpy數組比較與運算;數組切片與變形;高維數據及應用場景 可掌握的核心能力:
1.理解高中、大學的數學常識及應用場景;
2.熟悉numpy、sympy等科學計算程序庫;
3.掌握matplotlib庫的數據科學圖標繪制。

可解決的閑時問題:
能用計算機求解多項式,微積分、離散數學、矩陣運算、排列組合和統計學問題。
向量和矩陣 線性代數入門;行向量與列向量;numpy切片與索引;numpy廣播機制
矩陣運算與空間維度 矩陣乘法;倒數;逆矩陣
numpy科學計算 numpy統計分析;偏差與方差;瑪雅計算法;概率論入門;numpy邏輯操作;numpy排序
numpy切片&索引&廣播 numpy一維數組;二維數組的切片和索引;numpy數組拆分;合并與相關高級操作
sympy科學計算 高中數學快速復習;sympy庫入門;分數和特殊無理數;latex語法;代數運算;sum和Product運算
極限導數&微積分 左極限和有極限;導數;導數的求導公式;多階導數/高階導數;積分
代數&解方程&概率論 解一元方程;解二元方程;代數運算;sympy表達式;正態分布
matplotlib數據可視化 表格繪制的基本操作;折線圖與三角函數繪制;子表格繪制;動態數據可視化
第四階段:
Python高級編程
網絡通信基礎 基于UDP通信技術的網絡程序;基于UDP的廣播收發技術;編碼解碼及轉換;基于TCP通信技術客戶端程序;基于TCP通信技術服務器程序;TCP3次握手和4次揮手概念;TCP/IP協議概念;IP地址&域名&DNS概念 可掌握的核心技能:
1.熟悉網絡通信的原理及應用;
2.掌握Python Web開發框架及應用;
3.熟悉數據庫常見操作;
4.掌握網絡爬蟲原理及應用;
5.掌握Python嵌入式應用開發。

可解決的現實問題:
能夠根據需求熟練使用Python實現網絡爬蟲的設計與開發;能夠根據需求完成嵌入式應用的開發。
HTTP協議與服務器 HTTP請求及響應報文;長連接&短連接;基于TCP實現HTTP協議模擬瀏覽器;基于TCP實現HTTP協議服務器;實現靜態資源Web服務器;實現網游服務器;基于WSGI實現動態Web服務器
Web開發框架 Web服務器通信過程;web框架實現
多任務-線程&進程&協程 并行和并發的概念;使用線程實現多任務;同步任務及異步任務;互斥鎖、死鎖;多線程版UDP聊天器;多任務版TCP服務器框架;線程的事件(Event);GIL全局鎖、RLock遞歸鎖、線程池(ThreadPoolExecutor);進程間通信-消息隊列Queue;進程池Pool及其通信;多進程版文件夾拷貝器;多進程fork概念;進程間通訊-管道Pipe;可迭代對象、迭代器;斐波那契數列;協程-yield;協程-gevent;并發下載器;協程版Web服務器
Linux系統&命令 操作系統入門;Linux操作系統發展史;不同文件系統的目錄結構;Linux常用技巧及配置;Linux命令格式及幫助入門;Linux文件目錄命令;Linux操作系統信息;Linux文件&目錄權限;Linux用戶及組操作;重定向&管道;find查找及grep過濾;Linux系統安裝及配置
vim&Shell腳本 Vim編輯器3種模式使用;Vim快捷鍵;Shell基本概念;Shell變量及數組;Shell表達式;Shell運算符;Shell流程控制;Shell腳本案例;Linux定時任務cron
正則表達式 學習re???;匹配單個字符;匹配多個字符;正則表達式分組;匹配開頭與結尾;貪婪與非貪婪模式
數據庫編程 mysql概述;sql語法入門;數據庫,數據表的CRUD操作;單表數據CRUD操作;多表數據CRUD操作;子查詢;真實項目數據庫分析;常見SQL筆試題講解;視圖,事務,索引;數據庫設計范式;python代碼操作數據庫;使用框架操作數據庫
html與css html語法;常用的html標簽;css語法規則;css選擇器;常用css屬性;流式布局
網絡爬蟲 爬蟲工作原理;常見爬蟲;編寫爬蟲爬取數據;使用sql存儲數據;使用html與css精美展現數據
Python驅動底層硬件 Raspberry學習;常見傳感器學習;GPIO學習;數字電路;PWM方波
第五階段:
C++高級實戰
數據類型和邏輯控制 變量聲明和初始化;變量大??;注釋;邏輯運算符、循環處理(for | while | do-while);break 和 continue命名空間、數組、字符串 可掌握的核心能力:
1.掌握C++語法、lambda表達式及常見的數據類型等;
2.熟練使用C++語言下面向對象思想設計程序;
3.掌握多線程互斥、并發思想,能設計出常見的設計模式;
3.理解C++編譯原理,能夠熟練編寫編譯規則等;
4.熟練使用C++技術完成針對問題的程序編寫。
動態數組和函數 vector的使用;函數表現形式;函數原型;分離式編譯;函數重載;函數參數傳遞數組;函數參數傳遞引用;內聯函數
指針與引用 指針聲明和初始化、指針解引用、動態內存分配、數組和指針關系;指針算數、指針與常量、函數參數傳遞指針、函數返回指針;二級指針、函數指針、左引用和右引用
類和對象 類和對象介紹;堆棧創建對象;訪問修飾符;實現成員函數手段;構造函數;析構函數;拷貝構造函數;移動構造函數;this指針;常函數和常對象;靜態成員;結構體和類;友元
運算符重載和繼承 運算符重載的意義;運算符重載的兩種寫法;輸入運算符重載;輸出運算符重載;賦值運算符重載;調用運算符重載;lambda表達式;繼承介紹;繼承中的訪問權限;繼承中的構造和析構;重寫父類同名函數;多重繼承;類的前置聲明
多態和智能指針 多態概念解釋;聯編機制解釋;虛函數;override 和 final;=delete和=default;純虛函數;抽象類和接口;原始指針潛在隱患;智能指針(unique_ptr 、shared_ptrweak_ptr);c/c++動態內存申請
異常和I/O 宏變量和條件宏;枚舉;捕獲異常;拋出異常;自定義異常;基本輸入輸出操作;string字符流;文件讀寫操作
模板和容器 模板編程的必要性;函數模板;可變參數;可變參數函數模板;類模板編程;順序容器;關聯容器;迭代器;function對象;bind函數
線程和設計模式 線程概念;join和detach;獲取線程id和休眠;結束線程;并發訪問;線程同步(互斥量、lock_guard、unique_guard);條件變量;async函數;單例模式;觀察者模式
make 和 cmake 程序編譯解釋;makefile規則解讀;makefile入門;cmake介紹;CmakeList.txt解讀;自定義配置;導入第三方依賴庫
第六階段:
Qt&C++驅動實戰
Qt編程基礎 clion使用三方庫使用;clion配置Qt開發環境;Qt的對象樹模型以及內存泄露分析 可掌握的核心能力:
1.理解Qt圖像化界面的繪制流程;
2.掌握Qt圖像化界面應用開發流程;
3.掌握socket通信原理及應用;
4.理解上位機驅動開發原理;
5.掌握Python和C++下機器人驅動開發。

可解決的現實問題:
1.能夠根據需求設計與開發PC端圖形化應用;
2.能夠獨立開發UR/AUBO機器人驅動應用;
3.理解開源框架urx庫實現原理,能夠進行二次開發。
Qt文件操作和網絡通信 Qt的信號和槽;自定義信號;資源文件文件使用;Qt界面的事件機制;Qt自定義控件繪制;Qt繪制時鐘應用
Qt高級應用 Qt文件IO操作;Qt網絡通信TCP和UDP實現;Qt發送UDP廣播;Qt編寫局域網聊天軟件
機器人驅動開發原理 機器人上位機驅動開發和下位機驅動開發區別;UR機器人上位機驅動和AuBo機器人上位機驅動原理;機器人下位機socket通信
UR機器人驅動編程語言 URScrpit語言作用和簡介;URScrpit變量定義;流程控制以及內置函數介紹
UR機器人上位機驅動開發 C++網絡通信socket;三種移動方式movel、movej以及movep實現;機器人下位機返回數據解析;數據存儲之大端存儲和小端存儲;阻塞實現機器人移動
常用機器人驅動庫 URX驅動庫實現原理;python解析大端存儲數據;python開啟線程處理數據解析;python socket通信;Aubo機器人驅動庫實現
第七階段:
機器人操作系統(ROS)
ROS核心基礎 ROS基本概念;ROS開發環境搭建;ROS架構設計理論;ROS的文件系統;Workspace,Package與Node的概念;Python與C++開發Node節點;rosnode工具的使用;package結構目錄資源配置 可掌握的核心能力:

1. ROS核心編程;
2. C++開發ROS程序;
3. Python開發ROS程序;
4. 各種ROS調試工具的使用;
5. ROS的三種通訊模型;
6. TF坐標轉換;
7. Moveit框架使用;
8. 可視化工具使用;
9. 機械臂正解反解;
10. 硬件驅動開發;
11. 產品線可視化設計與仿真開發。

可解決的現實問題:

1.已經可以使用ROS通訊系統來控制硬件設備;
2.掌握機器人操作系統;
3.滿足市面上企業對ROS開發人才的需求。
Topic通訊模型 Topic通訊機制原理介紹;Python與C++開發Publisher;rostopic工具調publisher;rqt工具調試publisher;Python與C++開發Subscriber;rostopic工具調試Subscriber;rqt工具調試subscriber;Message基本概念;自定義Message流程;引用自定義對象類型Message;引用系統庫類型Message;引用三方庫類型Message;集合類型Message;rosmsg調試Message
Qt&ROS應用案例 小烏龜坐標系與基本操控;小烏龜通訊模型分析與講解;ros工具操控小烏龜移動和旋轉;ros的Qt環境搭建;Python與C++開發Qt應用操控小烏龜運動;Python與C++開發Qt應用獲取小烏龜實時位置信息
ROS日志 日志等級;Python與C++的日志API;rosconsole工具的使用;rqt工具的日志操作
Service通訊模型 Service通訊機制原理介紹;Python與C++開發Server端;rosservice工具調試server端;rqt工具調試server端;Python與C++開發Client端;Client端的調試;srv消息基本概念;自定義srv消息流程;srv消息與Message消息間的關系;自定義復雜類型的srv消息;小烏龜service通訊模型分析;ros工具調用小烏龜的reset;kill,spawn等服務;Python與C++開發Qt應用調用小烏龜提供的服務
掃地機器人案例 小烏龜掃地機器人介紹;Qt控制掃地機器人線速運動;線速運動存在的問題分析;開環控制與閉環控制系統介紹;PID控制算法介紹;rqt_plot工具使用介紹;線速度P算法的控制與k值調試;線速度I算法的控制與k值調試;線速度D算法的控制與k值調試;Qt控制掃地機器人角速度運動;角速度調整策略;極限位置運動調試與問題分析;掃地機器人路徑規劃
Action通訊模型 Action通訊原理介紹;SimpleAction的Server與Client端介紹;Python與C++開發SimpleActionServer端;Server端Result響應與Feedback響應;Python與C++開發SimpleActionClient端;Client端Goal的發送與取消;Client端Feedback處理與Result處理;Action消息基本概念;自定義Action消息流程;Action消息與Message消息間的關系;自定義復雜類型的Action消息;SimpleAction存在的問題;Action的Server端與Client端介紹;Python與C++開發ActionServer端;Server端的狀態管理;Server端不同狀態的Result響應;Python與C++開發ActionClient端;Client端狀態的判斷;Client端不同狀態的響應處理
ROS功能擴展 rosparam概念介紹;rosparm工具使用;Python與C++開發調用param相關API;roslanuch基本概念;lanuch文件編寫
TF坐標轉換 TF坐標轉換概念;Python與C++開發Broadcast;rqt工具調試TF tree;Python與C++開發Listener;TF tree中相對坐標的轉換;主從小烏龜跟隨功能的實現;TF tree相對坐標系的構建;多只小烏龜護航功能的實現;TF tree構建動態坐標系;兩只小烏龜實現彗星運動
機器人運動學 向量基本介紹;向量的加法;向量的縮放;單位向量;向量的點乘;向量的叉乘;什么是自由度;空間位置的描述和定義;關節類型介紹;坐標系理解;二維坐標系的平移和旋轉;三維坐標系的平移和旋轉;多關節聯動坐標系轉換
機器人建模與可視化 URDF模型介紹;連桿配置;關節配置;rviz配置可視化;構建scara機器人;xacro可編程配置
MoveIt運動規劃 Moveit!框架介紹;Moveit!框架工作原理介紹;目標路徑規劃;多場景配置;虛擬化調試工具;Aubo i5真機對接;Ur3真機對接;Panda機械臂配置使用;Moveit!初始化助理的使用
企業生產環境仿真與聯動 構建非標機器人環境下的moveit規劃策略;Follow Trajectory開發;多設備通訊驅動開發;多驅動集成到Moveit環境中;仿真環境和真機環境融合使用
硬件接入與驅動開發 硬件接入介紹;激光雷達基本概念介紹;激光雷達與ROS系統通訊模型理解;激光雷達驅動的啟動與調試;自定義Node與激光雷達驅動進行通訊;電動夾爪介紹;RS232通訊協議介紹;編寫電動夾爪控制代碼;編寫ROS的電動夾爪驅動程序
第八階段:
2D機器視覺實戰
常見圖像處理 圖像幾何變換;圖像融合;圖像灰度處理;底片特效;圖像馬賽克效果;圖像毛玻璃效果;圖像浮雕效果;繪制圖案;繪制文字;亮度增強;圖像直方圖均衡化;視頻分解與合成 可掌握的核心能力:
1.掌握常用的圖像處理技術;
2.掌握圖像處理背后的原理;
3.掌握圖像分割技術;
4.掌握物品定位技術。

可解決的現實問題:
能夠自己編寫美圖軟件;能夠進行常見的圖像特效處理;能夠解決工業場景常見需求;能夠編碼解決常見圖像處理問題。
高級特效變換
顏色模型與矩陣變換
卷積運算與霍夫變換 均值濾波;高斯模糊;中值濾波;Sobel算子;拉普拉斯算子;Canny邊緣檢測算法;
雙邊濾波;極坐標轉換;霍夫直線檢測算法;霍夫圓形檢測算法
灰度與形態學變換
圖像分割原理 圖像二值化;大津算法;三角閾值;輪廓提??;計算輪廓大??;計算物品周長;計算物品面積;計算物品旋轉角度;多邊形擬合
物體定位與分割 圖像修復;圖像切除雜邊;圖像切邊與旋轉;填空題直線位置檢測;工件數量統計;
粘連物品分割;證件照背景替換
Watershed算法圖像處理
FloodFilled算法分割圖像
kmeans算法圖像處理
圖像處理綜合實戰
第九階段:
3D機器視覺實戰
3D點云I/O與分解算法 PointCloudLibrary概述;PCL數據結構及可視化;3D點云輸入輸出;3D點云分解之k-d tree;3D點云分解之八叉樹octree;點云濾波及降采樣 可掌握的核心能力:
1.理解3D點云結構與數據構建;
2.掌握3D點云輸入輸出與常見分解算法;
3.理解深度圖的原理與特征描述;
4.掌握曲面重建及常見配準算法;
5.掌握手眼標定、2D與3D視覺融合。

可解決的現實問題:
1.能夠獨立構建3D點云深度圖;
2.能夠基于點云特征進行目標定位;
3.能夠通過機器視覺實現手眼標定、物體識別等需求。
關鍵點算法與特征描述 深度圖的創建及邊界提??;關鍵點概念及算法實現;采樣一致性算法RANSAC;點云表面Normal法線的估算;基于PFH的點云特征描述符
對齊算法、歐式分割與曲面重建 3D點云配準需求及實現;3D點云ICP算法實現配準;3D點云NDT算法實現配準;幾何模型、歐式聚類點云分割;基于多項式重構實現曲面重建
2D&3D視覺融合 提取目標點云的包容盒;3D點云模板匹配;手動、自動手眼標定;RGB和3D深度視覺融合;2D與3D融合實踐抓取目標
第十階段:
機器學習算法及應用
機器學習簡介 認識機器學習;監督學習;非監督學習;強化學習;遷移學習;KNN算法;征婚網站對象推薦系統開發;線性回歸;模型定義;誤差函數評估;MAE; MSE; 交叉熵;學習速率;梯度下降;線性回歸;二次回歸;高次回歸;天貓銷售額預測;推薦系統開發;決策樹;感知機;信息論與熵;隨機深林;超參調優;過擬合和欠擬合分析;決策邊界;高維空間決策邊界;感知機;蘋果香蕉分類器;激活函數;梯度下降調優策略;梯度下降;mini-batch梯度下降;stochastic 梯度下降;多分類回歸;手寫正向傳播和反向傳播;手寫數字識別;神經網絡;ANN;DNN;keras;TensorFlow;CNN;卷積;池化;relu;神經元;神經元和感知機;核函數;泰勒展開;泰勒級數;epochs;loss和accuracy;全連接層;卷積神經網絡架構分析;反向傳播原理解析;CNN識別流程;dropout;cnn網絡結構設計;cnn網絡結構評估和調優;cifar10模型訓練;cifar10模型訓練調優;卷積核可視化;模型評估與誤差矩陣;數據收集;數據清洗;數據增強;模型定義;數據訓練;模型評估;模型優化;物體偵測;darknet;darkflow;yolov2,yolov3,多分類物體識別;視頻物體識別;攝像頭物體識別;自定義模型的檢測和識別;云服務器GPU訓練;深度學習經典論文帶讀和復現 可掌握的核心能力:
1.掌握機器學習常見數學知識;
2.理解梯度下降及線性回歸等機器學習原理;
3.掌握常見的機器學習算法與框架;
4.掌握卷積神經網絡原理及應用。

可解決的現實問題:
1.能夠獨立完成有實際應用場景的人工智能機器視覺相關需求;
2.能夠獨立完成:數據收集、清洗、標注、增強、預測及模型訓練、評估、優化等全套機器視覺開發流程;
3.能夠獨立分析問題,解決問題開發出物體識別,文字識別,視頻理解等機器視覺相關的需求。
KNN算法和線性分類
數據預處理和算法調優
學習速率性能調優
鏈式求導和梯度變化
決策樹和感知機
線性回歸和梯度下降
卷積神經網絡
卷積核池化與激活
神經網絡和模型評估
卷積神經網絡-圖像識別訓練
TensorFlow和keras
yolo框架、darkflow、darknet
LeNet、AlexNet、VGG16模型復現
深度學習論文帶讀
第十一階段:
項目實踐
(一)視覺引導自動打標系統 2D機器視覺識別;特征檢測;3D視覺定位;深度學習介紹;深度學習訓練;卷積神經網絡;
常見的深度學習框架(pytorch、tensorflow等);組織數據集;評估模型;改善模型;常用的視覺識別框架;語義分割和實例分割和對抗生成網絡;工業自動化CNC、激光雕刻控制;
可掌握的核心能力:
1.掌握機器視覺、目標定位、檢測與識別等技術;
2.掌握圖像處理、深度學習、工業自動化CNC控制開發等技術;
3.掌握室內建圖、路徑規劃、自動導航等技術;
4.掌握機器人運動控制、力控系統、視覺融合等實戰技術;
5.理解產業互聯行業趨勢與場景需求;
6.掌握仿真建模與機器人聯動等技術。

可解決的現實問題:
1.能夠通過機器視覺進行與視覺相關的需求開發;
2.能夠根據視覺系統規劃機器人運動路線;
3.能夠根據力控反饋實時調整機器人運動;
4.能夠根據企業現狀與實際需求,分析與設計機器人方面的升級/調整方案,同時能夠將方案開發落地實施。
(二)無人/自動駕駛項目實戰 激光雷達傳感器開發;貝葉斯濾波器;卡爾曼濾波;Gmapping和Hector算法;位姿評估算法DWA、TED、A*;自動Navigation及避障任務
(三)產業自動化升級解決方案 機器人2D視覺定位物品;3D點云模板匹配;機器人運動控制;機器人路線規劃;機器人力控系統
(四)醫藥/物流倉儲自動化分揀解決方案 2D視覺檢測技術、深度學習目標檢測;3D點云基于RANSAC的濾波、降采樣;3D點云配準及曲面重建;基于慣性矩的3D物體包容盒提取技術;3D點云模板匹配及定位技術;自動避障運動規劃技術
(五)產業互聯網解決方案 跨平臺前端開發;機器人驅動;rviz/gazebo仿真建模;moveIt框架;無刷電機與步進電機控制;運動控制卡編程;末端夾具鏈接與遠程通信;AGV無人車運動控制

備注:該課程大綱僅供參考,實際課程內容可能在授課過程中發生更新或變化,具體授課內容最終以各班級課表為準。


基礎差? 可免費學基礎班

申請試讀名額

基礎過關? 可直接就讀就業班

基礎測試

教學服務

  • 每日測評

    每晚對學員當天知識的吸收程度、老師授課內容難易程度進行評分,老師會根據學員反饋進行分析,對學員吸收情況調整授課內容、課程節奏,最終讓每位學員都可以跟上班級學習的整體節奏。

  • 技術輔導

    為每個就業班都安排了一名優秀的技術指導老師,不管是白天還是晚自習時間,隨時解答學員問題,進一步鞏固和加強課上知識。

  • 學習系統

    為了能輔助學員掌握所學知識,黑馬程序員自主研發了6大學習系統,包括教學反饋系統、學習難易和吸收分析系統、學習測試系統、在線作業系統、學習任務手冊、學員綜合能力評定分析等。

  • 末位輔導

    末位輔導隊列的學員,將會得到重點關心。技術輔導老師會在學員休息時間,針對學員的疑惑進行知識點梳理、答疑、輔導。以確保知識點掌握上沒有一個學員掉隊,真正落實不拋棄,不放棄任何一個學員。

  • 生活關懷

    從學員學習中的心態調整,到生活中的困難協助,從課上班級氛圍塑造到課下多彩的班級活動,班主任360度暖心鼓勵相伴。

  • 就業輔導

    小到五險一金的解釋、面試禮儀的培訓;大到500強企業面試實訓及如何針對性地制定復習計劃,幫助學員拿到高薪Offer。

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