“創(chuàng)意之星”
配套的實(shí)驗(yàn)課程：《智能機(jī)器人創(chuàng)意制作》、《模塊化機(jī)器人AI創(chuàng)新實(shí)踐》。
對(duì)應(yīng)的競(jìng)賽：兩個(gè)白名單大賽的4個(gè)項(xiàng)目，及一個(gè)機(jī)器人競(jìng)賽指數(shù)榜單大賽的3個(gè)項(xiàng)目。
“創(chuàng)意之星”是面向青年學(xué)生，適合開展工程創(chuàng)新和實(shí)踐教學(xué)的模塊化機(jī)器人套件，又被稱為機(jī)器人的萬能魔方。“創(chuàng)意之星”由控制器、執(zhí)行器、各類傳感器和結(jié)構(gòu)件構(gòu)成，通過獨(dú)特的花鍵連接方式可快速搭建出堅(jiān)固且靈活多變的機(jī)器人構(gòu)型?？刂破鞯暮诵臑镾TM32芯片，可直接使用C語言編程，也可使用專門研發(fā)的圖形化編程軟件進(jìn)行編程，軟件同步展現(xiàn)對(duì)應(yīng)的C語言代碼，可促進(jìn)對(duì)C語言的學(xué)習(xí)，可滿足C語言零基礎(chǔ)的學(xué)生使用。提供AI組件包可供選配，AI組件包搭載高性能的瑞芯微RK3588S芯片，具備8核的CPU和6TOPS等效 AI算力的NPU，處理能力強(qiáng)大且均衡，部署了深度學(xué)習(xí)框架與預(yù)訓(xùn)練模型，可通過python代碼直接調(diào)用，也可使用pytorch、tensorflow、paddlepaddle等主流的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。提供競(jìng)賽組件包，通過選配可提高“創(chuàng)意之星”的運(yùn)動(dòng)及對(duì)抗性能，適合參加各種對(duì)抗類競(jìng)賽。
配套的實(shí)驗(yàn)課程大綱如下：
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智能機(jī)器人創(chuàng)意制作（32課時(shí)） |
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課次 |
課程內(nèi)容 |
課時(shí) |
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第1次 |
機(jī)電創(chuàng)新設(shè)計(jì)與機(jī)器人比賽了解。 |
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第2次 |
系統(tǒng)組成和驅(qū)動(dòng)器模塊。 |
2 |
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第3次 |
檢測(cè)與傳感模塊、控制模塊、傳動(dòng)模塊。 |
2 |
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第4次 |
圖形化編程環(huán)境。 |
2 |
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第5次 |
項(xiàng)目示例。 |
2 |
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第6次 |
項(xiàng)目立項(xiàng)及計(jì)劃。 |
2 |
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第7次 |
結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 |
2 |
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第8次 |
結(jié)構(gòu)搭建。 |
2 |
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第9次 |
2 |
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第10次 |
傳感和控制系統(tǒng)安裝測(cè)試。 |
2 |
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第11次 |
2 |
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第12次 |
程序調(diào)試。 |
2 |
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第13次 |
2 |
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第14次 |
比賽。 |
2 |
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第15次 |
2 |
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第16次 |
總結(jié)報(bào)告。 |
2 |
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模塊化機(jī)器人AI創(chuàng)新實(shí)踐（32課時(shí)） |
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課次 |
課程名稱 |
內(nèi)容 |
課時(shí) |
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1 |
基于python的舵機(jī)驅(qū)動(dòng)控制 |
了解舵機(jī)原理，基于python驅(qū)動(dòng)舵機(jī)控制。 |
2 |
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2 |
基于python的傳感器陣列驅(qū)動(dòng) |
了解各種數(shù)字量模擬量傳感器的工作原理，基于Python獲取傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)python的ADC與IO驅(qū)動(dòng)。 |
2 |
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3 |
圖像處理基礎(chǔ) |
了解視覺傳感器，了解OpenCV視覺庫，圖像的保存與加載，在圖像上繪制圓形，方形，線條、文字等信息，攝像頭圖像獲取與保存。 |
2 |
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4 |
數(shù)字圖像基礎(chǔ) |
OpenCV下圖像的矩陣描述，基于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)單像素訪問，顏色空間轉(zhuǎn)換等基礎(chǔ)圖像處理功能及其應(yīng)用場(chǎng)景。 |
2 |
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5 |
數(shù)字圖像處理 |
基于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像平滑，圖像銳化，圖像二值化，縮放與旋轉(zhuǎn)等數(shù)字圖像處理功能及其應(yīng)用場(chǎng)景。 |
2 |
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6 |
特征提取與模板匹配 |
介紹特征提取的原理，基于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)，角點(diǎn)檢測(cè)，輪廓檢測(cè)等視覺算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。實(shí)現(xiàn)基于灰度，圖像特征這方法的圖像匹配，理解圖像匹配的工作原理與應(yīng)用。 |
2 |
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7 |
Apriltag檢測(cè) |
基于Python+OpenCV,使用Apriltag碼的識(shí)別和定位物塊位置， 實(shí)現(xiàn)基于Apriltag識(shí)別的特征跟隨。 |
2 |
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8 |
顏色與形狀識(shí)別 |
了解HSV顏色空間，圖像二值化，形態(tài)學(xué)運(yùn)算，聯(lián)通閾提取等圖像處理方法，基于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)對(duì)顏色的目標(biāo)檢測(cè)和分類，了解邊緣檢測(cè)算法與霍夫變換的原理，基于霍夫變換實(shí)現(xiàn)形狀的識(shí)別。實(shí)現(xiàn)基于顏色形狀識(shí)別的運(yùn)動(dòng)控制。實(shí)現(xiàn)基于顏色提取的視覺巡線功能。 |
2 |
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9 |
人臉與表情識(shí)別 |
實(shí)現(xiàn)基于Haar特征的人臉檢測(cè)與基于特征的人臉識(shí)別功能，實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，識(shí)別與基于表情識(shí)別的交互系統(tǒng)。 |
2 |
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10 |
基于手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng) |
了解人體姿態(tài)檢測(cè)與手勢(shì)識(shí)別的原理，實(shí)現(xiàn)基于手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)。 |
2 |
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11 |
深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè) |
了解深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的原理，基于Yolo的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，部署在AI處理器上，實(shí)現(xiàn)基于目標(biāo)檢測(cè)的行人跟蹤。 |
2 |
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模塊化搭建與調(diào)試 |
基于創(chuàng)意之星AI控制器，自行設(shè)計(jì)并搭建搭建機(jī)器人構(gòu)型，并實(shí)現(xiàn)AI功能，賦能某項(xiàng)具體智能硬件應(yīng)用。 |
10 |