机器人产业发展规划

机器人产业发展规划（共6篇）

篇1：机器人产业发展规划

到，我国工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上机器人5万台以上;服务机器人年销售收入超过300亿元;培育3家以上的龙头企业，打造5个以上机器人配套产业集群;工业机器人平均无故障时间(MTBF)达到8万小时;关键零部件市场占有率达到50%以上……工信部、发改委、财政部日前联合印发《机器人产业发展规划(―20)》(以下简称《规划》)，为“十三五”期间我国机器人产业发展描绘了清晰的蓝图。

我国连续三年是全球最大机器人市场，需求旺盛

伴随着构建以智能制造为根本特征的新型制造体系，在未来较长一段时间内，我国对工业机器人的需求都将大幅增长。

“受相关政策扶持，以及工业转型升级的带动，我国机器人产业近两年迎来高速发展期。”工业和信息化部副部长辛国斌介绍说，自以来，我国已经连续三年成为全球最大机器人市场。我国工业机器人市场增长54%，两倍于全球增幅。我国工业机器人产量为32996台，同比增长21.7%。今年一季度，我国工业机器人产量为11497台，增幅为19.9%。

即便如此，我国20的机器人密度(平均每万名工人对应的机器人保有量)只有36，仅为全球平均水平62的近一半，与年韩国478、德国292的机器人密度，更是相去甚远。《规划》明确提出，到年，我国工业机器人年产量达到10万台，其中六轴及以上机器人达到5万台以上，重点行业实现规模化应用，机器人密度达到150以上。伴随着构建以智能制造为根本特征的新型制造体系，在未来较长一段时间内，我国对工业机器人的需求都将大幅增长。

“制造业只是机器人大规模应用的领域之一，麦肯锡发布的一份预测称，医疗、国防安全、服务生活领域将催生出数万亿美元的机器人市场。”中国机器人产业联盟秘书长宋晓刚告诉记者，我国服务机器人在科学考察、医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域已经研制出一系列代表性产品并实现应用。

宋晓刚说，我国服务机器人从需求上基本可分为三大类，一是帮助人们解决助老助残、医疗康复等社会问题;二是满足救灾、抢险、海底勘探、科学考察、国防等国家重大需求;三是满足居民教育娱乐以及智能居家等需求。《规划》聚焦智能制造、智能物流，面向智慧生活、现代服务、特殊作业等方面的需求，明确要重点突破的十大标志性产品中，手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人面向的就是这个大市场。

高增长难掩工业机器人产业软肋

2014年，我国自主品牌工业机器人销量达到1.7万台，较上年增长78%。20，自主品牌工业机器人销量为22257台，同比增长31.3%。然而，在高速成长的同时，我国机器人产业核心部件空心化、应用低端化、主流市场边缘化“三化”风险却引起了行业的高度重视。

“机器人的核心技术包括核心部件设计技术、编程程序技术、控制技术、应用作业技术;关键部件有驱动器、伺服系统、高精度的减速器等。”沈阳新松机器人自动化股份公司总裁曲道奎指出，从市场角度看，中国工业机器人发展的软肋有三：一是技术复杂的六轴以上多关节机器人，国外公司占据约90%的份额。二是作业难度大、国际应用最广泛的焊接领域，国外机器人占了84%。三是高端应用集中的汽车行业，国外公司占了90%份额。我国企业生产的大多是搬运、码垛机器人，应用也大多集中在家电、金属制造等领域。

辛国斌认为，我国机器人产业发展面临的新问题，一是机器人关键零部件虽然有所突破，但是高端产品还较缺乏，目前，高精度减速器、伺服电机和控制器等价值量约占工业机器人70%的关键部件仍然依赖跨国公司。二是部分产品接近世界先进水平，但是创新能力亟待加强。三是各地机器人产业发展迅速，但是低水平重复建设的隐患逐步显现。四是龙头企业正在崛起，但是小、散、弱等问题仍然还没有得到根本的改变。五是第三方检测机构虽然已经建立，但是机器人的标准、检测认证体系还需要进一步健全。

工信部装备工业司副司长李东认为，目前，我国较大的机器人产业开发区、园区已超过40个，其中不乏重招商引资、轻科技创新和人才培养的现象;有机器人概念的上市企业超过百家，与机器人有关的大小企业有800家，其中，200家机器人本体制造企业，但大部分以组装、代加工为主，企业规模小、产业集中度低。

《规划》开出“营养食谱”，避免低水平重复建设

“为规避高端产业低端化风险，避免低水平重复建设，《规划》列出了五大针对性任务。”宋晓刚说，《规划》为我国机器人产业开出有针对性的“营养食谱”。

辛国斌指出，实现《规划》提出的“两突破”“三提升”目标，即实现机器人关键零部件和高端产品的重大突破，实现机器人质量可靠性、市场占有率和龙头企业竞争力的大幅提升，主要有6个方面的政策措施。一是加强统筹规划和资源整合。二是加大财税支持力度。三是拓宽投融资渠道，推广机器人租赁模式。四是营造良好的市场环境，制定工业机器人产业规范条件;研究制订机器人认证采信制度。五是加强人才队伍建设。六是扩大国际交流与合作。

李东补充说，集政、产、学、研、用、融为一体的国家机器人创新中心正加快组建，将围绕人工智能、虚拟现实为标志的新一代智能机器人技术进行前瞻研究。与此同时，旨在加强行业自律、规范行业发展的机器人行业协会也在抓紧成立中。

篇2：机器人产业发展规划

为贯彻落实好《中国制造2025》将机器人作为重点发展领域的总体部署，推进我国机器人产业快速健康可持续发展，特制定本规划，规划期为2016-2020年。

一、现状与形势

自1954年世界上第一台机器人诞生以来，世界工业发达国家已经建立起完善的工业机器人产业体系，核心技术与产品应用领先，并形成了少数几个占据全球主导地位的机器人龙头企业。特别是国际金融危机后，这些国家纷纷将机器人的发展上升为国家战略，力求继续保持领先优势。近五年来，全球工业机器人销量年均增速超过17%，2014年销量达到22.9万台，同比增长29%，全球制造业机器人密度(每万名工人使用工业机器人数量)平均值由5年前的50提高到66，其中工业发达国家机器人密度普遍超过200。与此同时，服务机器人发展迅速，应用范围日趋广泛，以手术机器人为代表的医疗康复机器人形成了较大产业规模，空间机器人、仿生机器人和反恐防暴机器人等特种作业机器人实现了应用。

我国机器人研发起步于20世纪70年代，近年来，在一系列政策支持下及市场需求的拉动下，我国机器人产业快速发展。2014年自主品牌工业机器人销量达到1.7万台，较上年增长78%。服务机器人在科学考察、医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域已经研制出一系列代表性产品并实现应用。自20起我国成为全球第一大工业机器人应用市场，2014年销量达到5.7万台，同比增长56%，占全球销量的1/4，机器人密度由5年前的11增加到36。

虽然我国机器人产业已经取得了长足进步，但与工业发达国家相比，还存在较大差距。主要表现在：机器人产业链关键环节缺失，零部件中高精度减速器、伺服电机和控制器等依赖进口;核心技术创新能力薄弱，高端产品质量可靠性低;机器人推广应用难，市场占有率亟待提高;企业“小、散、弱”问题突出，产业竞争力缺乏;机器人标准、检测认证等体系亟待健全。

当前，随着我国劳动力成本快速上涨，人口红利逐渐消失，生产方式向柔性、智能、精细转变，构建以智能制造为根本特征的新型制造体系迫在眉睫，对工业机器人的需求将呈现大幅增长。与此同时，老龄化社会服务、医疗康复、救灾救援、公共安全、教育娱乐、重大科学研究等领域对服务机器人的需求也呈现出快速发展的趋势。“十三五”时期是我国机器人产业发展的关键时期，应把握国际机器人产业发展趋势，整合资源，制定对策，抓住机遇，营造良好发展环境，促进我国机器人产业实现持续健康快速发展。

二、总体要求

(一)指导思想

全面贯彻落实党的十八大和十八届三中、四中、五中全会精神，坚持创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，加快实施《中国制造2025》，紧密围绕我国经济转型和社会发展的重大需求，坚持“市场主导、创新驱动、强化基础、质量为先”原则，“十三五”期间聚焦“两突破”、“三提升”，即实现机器人关键零部件和高端产品的重大突破，实现机器人质量可靠性、市场占有率和龙头企业竞争力的大幅提升，以企业为主体，产学研用协同创新，打造机器人全产业链竞争能力，形成具有中国特色的机器人产业体系，为制造强国建设打下坚实基础。

市场主导就是坚持以市场需求为导向，以企业为主体，充分发挥市场对机器人研发方向、路线选择、各类要素配置的决定作用。创新驱动就是加强机器人创新体系建设，加快形成有利于机器人创新发展的新机制，优化商业和服务模式，打造公共创新平台。强化基础就是加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台，夯实产业发展基础。质量为先就是提高机器人关键零部件及高端产品的质量可靠性，提升自主品牌核心竞争力。

(二)发展目标

经过五年的努力，形成较为完善的机器人产业体系。技术创新能力和国际竞争能力明显增强，产品性能和质量达到国际同类水平，关键零部件取得重大突破，基本满足市场需求。2020年具体目标如下：

产业规模持续增长。自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿元，在助老助残、医疗康复等领域实现小批量生产及应用。培育3家以上具有国际竞争力的龙头企业，打造5个以上机器人配套产业集群。

技术水平显著提升。工业机器人速度、载荷、精度、自重比等主要技术指标达到国外同类产品水平，平均无故障时间(MTBF)达到8万小时;医疗健康、家庭服务、反恐防暴、救灾救援、科学研究等领域的服务机器人技术水平接近国际水平。新一代机器人技术取得突破，智能机器人实现创新应用。

关键零部件取得重大突破。机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器、控制器的性能、精度、可靠性达到国外同类产品水平，在六轴及以上工业机器人中实现批量应用，市场占有率达到50%以上。

集成应用取得显著成效。完成30个以上典型领域机器人综合应用解决方案，并形成相应的标准和规范，实现机器人在重点行业的规模化应用，机器人密度达到150以上。

三、主要任务

(一)推进重大标志性产品率先突破

推进工业机器人向中高端迈进。面向《中国制造2025》十大重点领域及其他国民经济重点行业的需求，聚焦智能生产、智能物流，攻克工业机器人关键技术,提升可操作性和可维护性,重点发展弧焊机器人、真空(洁净)机器人、全自主编程智能工业机器人、人机协作机器人、双臂机器人、重载AGV等六种标志性工业机器人产品，引导我国工业机器人向中高端发展。

促进服务机器人向更广领域发展。围绕助老助残、家庭服务、医疗康复、救援救灾、能源安全、公共安全、重大科学研究等领域，培育智慧生活、现代服务、特殊作业等方面的需求，重点发展消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人等四种标志性产品，推进专业服务机器人实现系列化，个人/家庭服务机器人实现商品化。

专栏一 十大标志性产品

――弧焊机器人。6自由度多关节机器人，中厚板弧焊机器人额定负载≥10kg，薄板弧焊机器人额定负载6kg。实现焊缝轨迹电弧跟踪、高压接触感知、焊缝坡口宽度电弧跟踪等关键技术的应用。

――真空(洁净)机器人。真空最大负载15kg，洁净最大负载210kg，重复定位精度±0.05～0.1mm，实现真空环境下传动润滑、直驱控制、动态偏差检测与校正及碰撞检测与保护等关键技术的应用。

――全自主编程智能工业机器人。6自由度以上，适应工件尺寸范围在1m*1m*0.3m以上，具有智能工艺专家系统，可自动获取信息生成作业程序，全过程非示教，自动编程时间小于1秒，满足喷涂、抛光、打磨等复杂的作业要求。

――人机协作机器人。6自由度以上的多关节机器人，自重负载比小于4，重复定位精度±0.05mm，力控精度<5N，碰撞安全监测响应时间<0.3s，选配本体感应皮肤的整臂安全感应距离<1cm，防护等级IP54，适用于柔性、灵活度和精准度要求较高的行业如电子、医药、精密仪器等行业，满足更多工业生产中的操作需要。

――双臂机器人。每个单臂6自由度以上，关节转动速度≥±180°/s，双臂平均功耗<500W，带双臂碰撞检测的路径规划功能，集成双目视觉定位误差<1mm，2指/3指柔性手爪行程≥50mm，抓取力≥30N，重复定位精度±0.05mm，适用于3C电子等行业的零件组装产线。

――重载AGV。驱动方式：全轮驱动;最大负载能力40000Kg;最大速度：直线20m/min;转弯半径：2m;辅助磁导航精度：±10mm;防碰装置：激光防碰;举升装置：车体自举升;举升行程：最大100mm。

――消防救援机器人。满足自然灾害和恶性事故等现场对灾情侦察和快速处理的需求，在高温高压、有毒有害等特殊环境下，可完成人员搜索、灾情探测定位、定点抛投、排障、灭火和救援等任务。

――手术机器人。冗余机械臂的自由度数目不小于6个，最高重复位置精度优于1mm，选取点上的测量误差不大于1%，可完成各类相关手术。

――智能型公共服务机器人。导航方式：激光SLAM，最大移动速度0.6m/s，定位精度±100mm，定位航向角精度±5°，最大工作时间3h，手臂数量2，单臂自由度2-7，头部自由度1-2，具备自主行走、人机交互、讲解、导引等功能。

――智能护理机器人。面向老人照护需求，具有智能感知识别、自主移动等能力，与用户进行交流，辅助老人进行家务劳动，提供多样性的护理服务。

(二)大力发展机器人关键零部件

针对6自由度及以上工业机器人用关键零部件性能、可靠性差，使用寿命短等问题，从优化设计、材料优选、加工工艺、装配技术、专用制造装备、产业化能力等多方面入手，全面提升高精密减速器、高性能机器人专用伺服电机和驱动器、高速高性能控制器、传感器、末端执行器等五大关键零部件的质量稳定性和批量生产能力，突破技术壁垒，打破长期依赖进口的局面。

专栏二 五大关键零部件

――高精密减速器。通过发展高强度耐磨材料技术、加工工艺优化技术、高速润滑技术、高精度装配技术、可靠性及寿命检测技术以及新型传动机理的探索，发展适合机器人应用的高效率、低重量、长期免维护的系列化减速器。

――高性能机器人专用伺服电机和驱动器。通过高磁性材料优化、一体化优化设计、加工装配工艺优化等技术的研究，提高伺服电机的效率，降低功率损失，实现高功率密度。发展高力矩直接驱动电机、盘式中空电机等机器人专用电机。

――高速高性能控制器。通过高性能关节伺服、振动抑制技术、惯量动态补偿技术、多关节高精度运动解算及规划等技术的发展，提高高速变负载应用过程中的运动精度，改善动态性能。发展并掌握开放式控制器软件开发平台技术，提高机器人控制器可扩展性、可移植性和可靠性。

――传感器。重点开发关节位置、力矩、视觉、触觉等传感器，满足机器人产业的应用需求。

篇3：机器人产业发展规划

按照机器人对周围环境信息的识别与对信息的掌握程度以及对不同种类障碍物的识别进行分类, 可将机器人路径规划分成四类:第一类, 在已知的比较熟悉的环境中, 根据静态障碍物的位置对移动机器人的路径进行规划;第二类, 在未知的比较陌生的环境中根据静态障碍物的位置对移动机器人的路径进行规划;第三类, 在已知的比较熟悉的环境中, 根据动态障碍物的运行状态对移动机器人的路径进行规划;第四类, 在未知的比较陌生的环境中, 根据动态障碍物的运行状态对移动机器人的路径进行规划。根据机器人对周围环境的掌握能力不同, 可以对路径规划技术进行划分, 第一类是在对周围环境信息已经验证的基础上对移动机器人的的路径进行规划, 所规划的路径为全局路径;第二类是基于传感器信息的基础上对机器人的路径进行规划, 规划的路径为局部路径[1]。移动机器人的路径规划方法一般可以划分成两大类型, 即传统方法与智能方法。

2 全局路径规划方法

2.1 拓扑法

该路径规划的方法主要就是把所规划的空间进行分割, 并形成具有拓扑特点的子空间, 同时构建拓扑网络, 并在其中探索出起点至终点的详细拓扑路径, 然后根据拓扑路径的路径规划得到最终需要的几何路径。拓扑路径的规划方法是以降维法为主要依据, 也就是, 将高维的比较复杂的空间几何路径求法转化为低维的比较简单的拓扑空间的辨别连通方法。这种方法的最明显优势就是对拓扑特点进行充分利用, 进而有效地减小实际搜索的空间范围[2]。而其算法的复杂程度则只是同障碍物数目有较大关系, 所以, 最主要的问题就是在障碍物数量增加的情况下, 采取合理措施对已有拓扑网络进行修正, 并实现图形速度提升的目的。

2.2 可视图法

这种路径规划的方法就是将机器人看做是一个点, 然后进行合理组合, 并将机器人与目标点、多边形障碍物的各顶点相连。在连接点的过程中, 需要保证直线可视, 也就是目标点与多边形障碍物的各顶点以及各个障碍物顶点间的连线不能穿越障碍物。通过这种方式能够有效的将搜索最优路径转化为由起点到目标点间的可视直线的最短距离。使用优化算法, 既可以简化视图, 又可以减少搜索需要的时间。这种方法最大的好处就是可以有效的缩短路径, 但是在计算上忽略了机器人自身的尺寸, 这在实际操作中, 当机器人经过障碍物时极容易与障碍物的距离过近或者发生碰触, 会延长搜索的时间。这种情况并不是不可控制的, 适当的应用切线图和Voronoi图能够对可视图的方法进行完善[3]。切线图是将障碍物切线使用弧来表示, 通过弧来表示就可以使机器人在起点到目标点最短路径行走时, 只是接近障碍物不会碰触到障碍物。但是, 这个方法也存在一定的不足, 就是如果在控制的过程中位置设置出现偏差, 就会使机器人与障碍物发生碰撞。Voronoi图的应用原理是用远离障碍物的路径表示弧, 这种表示方式会使路径的距离增加, 位置的误差也会加大, 但是这种方式会减少机器人与障碍物发生碰撞的几率。

2.3 栅格法

栅格法是将机器人运行的环境进行划分, 将整个环境划分成网格单元, 而且在机器人运行的空间内, 障碍物的位置和尺寸保持不变, 在机器人实际工作中, 障碍物也不会发生变化。栅格的尺寸大小都相同, 通过栅格来对机器人的二维工作空间进行划分, 如果一个栅格内没有障碍物, 那么就可以将这个栅格当做自由栅格;如果一个栅格内存在障碍物, 那么这个栅格就是障碍栅格。在栅格中, 自由空间与障碍物都是由栅格块的集成来表示, 对障碍物栅格和自由栅格有两种标记方式:直角坐标法和序号法。一般情况下, 机器人工作的环境是用四叉树与八叉树来表示, 然后使用优化算法搜索出最优路径。这种方法是将栅格作为计算单位对环境信息进行记录, 栅格的粒度越小就可以更精确地表示障碍物, 但是, 这样会占据较大存储空间, 同样会增加算法范围搜索的指数。然而, 栅格粒度过大, 其路径的规划就不会精确。由此看来, 栅格粒度的大小确定是该方法重要的考虑内容。

3 局部路径规划方法

3.1 人工势场法

该方法是一种虚拟力法, 是将移动机器人在环境中的运动模拟成人工受力场的运动。在这个运动过程中, 障碍物和移动机器人之间产生力视为斥力, 将障碍物与目标点间产生的力视为引力。当利用算法来使这两种力周围产生势以后, 移动机器人就会受抽象力作用, 实现绕过障碍物行走的目的。人工势场的方法, 其内部结构简单, 而且能够更好地控制低层, 因此被广泛应用在避障与平滑轨迹控制中。由于局部最优解始终存在, 使得死锁现象频繁出现, 进而导致移动机器人还未到达局部最优点就会停止行走。为了有效地解决上述问题, 就需要对算法进行完善。对势场方程的定义进行合理的优化, 这样能够有效的消除势场中局部极值[4]。

3.2 遗传算法

遗传算法需要保证适应度的函数必须为正, 不要求函数可导或者连续。此外, 这种方法属于并行算法, 这就使得在全局搜索中能够应用其自身的隐并行性。应用遗传算法大部分的优化算法都能够进行单点搜索, 这就能够使计算很容易进入到局部最优中。但是遗传算法属于多点搜索算法, 这样很容易算出全局的最优解。

3.3 神经网络法

神经网络方法是通过感知空间进而执行行为空间。但是, 要想使用数学方程来将此映射关系表示出来具有一定的难度, 然而, 使用神经网络方法就可以表示出来。把传感器数据当作网络输入, 可以将人对其期望运动的方向确定当作网络输出。这样原始样本集就可以用一组数据来表示, 对重复和宏图的样本进行处理, 就可以得到最终的样本集[5]。

4 机器人路径规划技术的未来展望

移动机器人的路径规划技术主要是通过计算机、传感器以及控制技术来完成, 随着科技的不断进步, 新型的算法也会越来越多, 所以机器人的路径规划技术也会不断的得到完善。但是, 在未来的研究过程中, 还需要不断提高其路径规划的性能指标, 并实现多移动机器人系统的路径规划。还应该在路径规划中适当地融入多传感器的信息, 将更多的精力放在对移动机器人的路径规划上, 开发出更多的计算方法, 从而促进移动机器人路径规划技术的发展和完善。

5 结束语

综上所述, 移动机器人路径规划技术已经取得了可观的成绩, 但是, 在其全局路径与局部路径规划方法中仍然存在诸多不足之处, 并且还未研究出能够适用于所有场合的方法。所以, 需要在其路径规划技术方面深入研究, 进而推动该技术的进一步发展。

参考文献

[1]李伟.移动机器人路径规划技术的现状与发展趋势[J].数字化用户, 2013 (22) :216.

[2]许亚.基于强化学习的移动机器人路径规划研究[D].山东大学.

[3]张茜茜.复杂动态环境下移动机器人势场平衡路径规划算法研究[D].河北工业大学, 2012.

[4]梁栋, 尹晓红, 王梦晴, 等.移动机器人研究现状及发展趋势[J].科技信息, 2014 (9) :33, 37.

篇4：机器人产业发展规划

关键词：机器人教育；机器人教育服务公司；发展战略；规划研究

一、日益兴起的机器人教育

机器人教育即时信息技术发展的前沿领域，也是教育教学发展的创新领域，机器人教育是一门极具教育性、创新性以及实践性的综合性学科，包含了极为丰富的科普教育资源。机器人教育不仅在高校学生中得到了迅速的普及和推广，还呈现出逐渐普遍化和低龄化的趋势。初高中进行的机器人大赛，小学甚至幼儿阶段兴趣培养，成人作为爱好进行的自主研究和学习，都成为了机器人教育发展的方向。

（一）教育部门的大力倡导

早在2003年，教育部就针对高中技术课程，设置了“人工智能初步”和“简易机器人操作”两个技术领域的选修模块，旨在对学生进行必要的信息技术教育的同时，培养学生的创新精神和综合实践能力。这一高中技术课程标准的颁布，意味着我国的人工智能和机器人教育在大众化、普及化层面上进入了一个新阶段。在全国中小学计算机教育研究中心及众多知名专家以及一些发达省市的大力推动下，我国的机器人培训有了很大的发展。全国自高等院校到各地中小学甚至幼儿园，都开设了相关的兴趣培养课程。

仅有学校的机器人教育远远不能满足整个市场对机器人教育教学的需求，一些机器人教育服务公司正是抓住了这一市场契机，应运而生。

（二）机器人教育的低龄化

机器人教育不仅仅面对高等学校的大学生群体，而且还可以作为一种十分典型的数字化益智玩具，面向多年龄段的人群。在机器人教育服务公司的业务开展中，主要以儿童青少年为服务对象，最初，机器人教育服务公司面向的是初高中的相关兴趣竞赛进行开展，逐渐的，面向的人群愈发的低龄化，教育机器人也从最初的科研教学功能，延伸到了配合教学的益智、能力拓展等方面，在中小学甚至幼儿教育中获得了迅速的发展。

教育机器人作为幼教工具，比较其他的其他传统的幼教工具具有更高的交互性和更深的延展性，更符合儿童好奇、探索的天性，也更能通过多样的形式发挥其教育性功能，真正达到“寓教于乐”的目的。这也是机器人教育越来越面向和服务于少年儿童甚至幼儿的主要原因。

（三）机器人教育的普及化

国内目前机器人教育大部分还是以学校的课外活动、各种兴趣培养班以及校外的各类兴趣班和培训班为主要形式。

学校内的机器人教育通常是由学校出资购买机器人教育设备和器材，在对部分教师进行机器人教育培训，以机器人课后兴趣小组的形式开展机器人教学，或者学校从外部聘请专业的机器人教学老师，定期不定期的在校园内进行授课。还有一些地区和学校将机器人教学纳入了正规课堂教学。2000年，北京景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学机器人课程教学。2001年，上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以“校本课程”的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。然而，仅仅局限在学校内部的机器人教育是不能够满足学员们的学习需求的。

于是，一些校外的机器人教育培训机构，即本文所研究的机器人教育服务公司就看准了这一市场，对校外的机器人培训开展了教育和服务。机器人教育服务公司出资购买机器人器材和教材、培训专业机器人服务教师、并且还要负责学员的招收和学习的组织，这其中的任何一个环节都是耗费大量人力、物力、财力和时间的环节。任何一个环节的战略偏差都将导致整个公司的运营出现问题。因此，针对机器人教育服务公司的发展战略规划，是十分必要而且重要的。

二、机器人教育服务公司在发展中遭遇的瓶颈

同学校内组织的机器人教学相比，机器人教育服务公司所提供的机器人教育需要具有更深入、更细致、兼具普适性和个性化等的特征。这就无形中有加大了这些公司的运营难度：如何为学生选择合适的机器人产品，，如何建设合理的机器人教学资源，如何组织、设计和实施机器人教育教学活动确保生源等等的问题扑面而来。

（一）专业性人才的匮乏

机器人教育作为现代信息技术科技与素质教育相结合的新产物，对授课教师的要求很高，不仅要求教师能够掌握机器人所涉及的学科知识和技能（包含计算机编程、自动化技术、机械结构、力学设计、传感器规划等等），还要求教师具备教授不同年龄阶段学员的教育知识和技能。

而当下的实施情况则是，很多学校和机器人教育服务公司中的师资并没有达到以上所提到的标准，可以说完全不具备教授学生机器人项目的教学能力，机器人教育的师资无法保证，就无法从根本上保证相应的教育教学效果，自然无法保证公司的长期发展。

（二）配套设施的不完备

机器人是这样一类机器系统的统称，这一类机器系统具有能够通过程序控制，自主完成某类任务的特点。广义上的机器人在各行各业均已经得到了广泛的应用。在教育领域，针对教育教学开发的机器人具有以下特点：首先，教育机器人需要与整个机器人教学过程相匹配，与机器人教育相适用，符合教学使用的相关需求；其次，因教育机器人需要面向整个社会群体，在价格上不宜过高，而要考虑其是否具有优良的性价比；再次，教育机器人还应具备良好的开放性和拓展性，能够较为自由的增删模块和功能，才能有效的激发学员的自主创新。

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三、战略规划研究

任何一个公司的发展都需要一个长期的战略规划，机器人教育服务公司也不例外，对公司进行发展战略的规划有利于公司上下认清发展目标，明确发展方向，做到有目的、有计划的进行工作的推进，只有对公司的战略进行周密细致的规划，才能有效保障公司的正常发展和运行。

（一）师资团队的培养

同其它课程比较，机器人教育课程突出特点是综合性强、实践性突出。机器人课程强调各相关学科领域知识的互相渗透和联系整合。因此，对教师的培训需要从内容的针对性、教学的实践性和知识的先进性三方面开始入手。故而，在对师资团队培训内容的设定时既要设置内容具备独立性的分模块理论又需要配套综合性实践教学。使得教师不仅对机器人教育教学知识有详细的了解和把握，还鞥能够对学员理论联系实际的能力进行引导。教师自身构建出系统化的知识体系和开放式的实践科研能力，才能将其传授给学员。

培训师可以是从各大高校聘请相关专业的讲师对师范类专业的教师进行机器人相关理论及实践知识的培训，也可以请富有多年理论及实践教学经验的教师是对机器人相关专业的工作人员进行的教育教学知识的培训，还可以直接与相应的高等院校签约，在校内通过多学科同时学习等方式培养一批跨界的机器人教育人才。

（二）数字化实验室的建设

由上文可知，机器人教学对配套设施的要求也是极为苛刻的，只有结合公司的发展目标和长期计划，有针对性的为目标客户选择的合适的相关机器人产品，才能真正实现设施与客户、设施与教学的高度配套化，才能达到理想的教育教学效果。

建立数字化实验室，不仅可以通过目标客户的实验反馈有针对性的了解市场需求，还能够根据市场需求实时调整机器人设备实验室的相关配套设备。

（三）由点及面的推进

面对市场的高风险，机器人服务公司更应根据自己的实际情况进行精准定位，先从最适合发展的点做起，可以先做一个年龄段的一个项目，做精做好之后，再尝试性的去推进其他年龄段的其他项目，这样就可以在一定程度上规避投资过高、风险过大的风险。

参考文献：

[1]彭敏霞.小学机器人教育立体化教材的设计与开发研究[D].西安：陕西师范大学，2012.

[2]陈玉凤.中学中青年学科带头人培养模式研 究[D].桂林：广西师范大学，2013.

[3]张晓震.机器人教育的“现实门槛”[J].教育，20148（10）.

篇5：智能机器人路径规划及算法研究

文章编号:1008-0570(2006)11-2-0244-03

中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2006年第22卷第11-2期

智能机器人路径规划及算法研究

ResearchonPathPlanningandAlgorithmsforIntelligentRobots

(西南科技大学)宋晖张华高小明

SONGHUIZHANGHUAGAOXIAOMING

摘要:路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。在

对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,比较各种方法的优缺点,提出了机器人路径规划今后的研究重点。关键词:智能机器人;全局规划;局部规划;优化算法 中图分类号:TP242.6 文献标识码:A

技

1引言 术

自50年代世界上第一台机器人装置诞生以来, 创 机器人的发展经历了一个从低级到高级的发展过程。

第一代示教再现型机器人,可以根据人示教的结果再 新 现出动作,它对于外界的环境没有感知。在20世纪70

年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉的机器 人,这种机器人是类似人某种感觉的功能,如力觉、触 觉、滑觉、视觉、听觉。第三代机器人是智能机器人阶 段,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工 智能进行识别、理解、推理并做出判断和决策来完成 一定的任务。这就要求智能机器人除了具有感知环境 和简单的适应环境能力外,还具有较强的识别理解功 能和决策规划功能。（智械科技）Abstract:Pathplanningtechnologyisoneoftheimportantprobleminintelligentrobot.Atpresent,thetworesearchways:oneis globalplanningandtheotherislocalplanning.Onthebasisoftheanalysisofsometypicalideas,methodsandrelatedalgorithms ofpathplanningforintelligentrobot,thispaperproposesthefutureresearchemphasisofrobotpathplanning.Keywords:intelligentrobot,globalplanning,localplanning,optimizationalgorithms

①复杂性:在复杂环境中,机器人路径规划非常 复杂,且需要很大的计算量。

②随机性:复杂环境的变化往往存在很多随机性 和不确定因素。

③多约束:机器人的形状、速度和加速度等对机 器人的运动存在约束。

3全局路径规划

全局规划方法主包括构型空间法、拓扑法、栅格 解耦法、自由空间法、神经网络法等。

3.1构型空间法

构型空间法的基本思想是将机器人缩小为一个 点,根据机器人形状和尺寸将障碍物进行拓展。其中 研究较成熟的有:可视图法和优化算法。

3.1.1可视图法

可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人 一维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应, 这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的 问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍 物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均 不能穿越障碍物,即直线是“可视的”,然后采用某种方 法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径 的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线 的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但假设忽略 智能机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点 时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。

3.1.2优化算法 此法可删除一些不必要的连线以简化可视图、缩 短搜索时间,能够求得最短路径。但假设机器人的尺

《 现场总线技术应用200例》 2智能机器人的路径规划技术分类

智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环 境中,如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路 径,使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有 障碍物。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束 的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器 人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传 感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息 已知,又称静态或离线路径规划;后者是指作业环境 信息全部未知或部分未知,又称动态或在线路径规 划。智能机器人路径规划存在以下特点: 宋晖:讲师硕士

基金项目:国家自然科学基金(60404014);

西南科技大学青年基金资助项目(ZK053033)

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在满足精度要求的情况下,用神经网络来表示环境则 可以取得较好的效果。神经网络在全局路径规划的应 用,将障碍约束转化为一个惩罚函数,从而使一个约 束优化问题转化为一个无约束最优化问题,然后以神 经网络来描述碰撞惩罚函数,进行全局路径规划。

虽然神经网络在路径规划中有学习能力强等优 点,但整体应用却不是非常成功,主要原因是智能机 器人所遇到的环境是千变万化的、随机的,并且很难 以数学的公式来描述。寸大小忽略不计,会使机器人通过障碍物顶点时离障 碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。另外的缺点就 是此法缺乏灵活性,即一旦机器人的起点和目标点发 生改变,就要重新构造可视图,比较麻烦。这类算法包 括Dijkstra算法,A*算法等。（智械科技）

3.2拓扑法

拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征子空间, 根据彼此连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点 到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路 径。拓扑法基本思想是降维法,即将在高维几何空间 中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性 的问题。优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空 间。算法复杂性仅依赖于障碍物数目,理论上是完备 的。而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于 位置误差也就有了更好的鲁棒性;缺点是建立拓扑网 络的过程相当复杂,特别在增加障碍物时如何有效地 修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。

3.3栅格解耦法

栅格解耦法是目前研究最广泛的路径规划方法。该方法将机器人的工作空间解耦为多个简单的区域, 一般称为栅格。由这些栅格构成了一个连通图,在这个 连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径,这 条路径是用栅格的序号来表示的。整个图被分割成多 个较大的矩形,每个矩形之间都是连续的。如果大矩形 内部包含障碍物或者边界,则又被分割成4个小矩形, 对所有稍大的栅格都进行这种划分,然后在划分的最 后界限内形成的小栅格间重复执行程序,直到达到解 的界限为止。该法以栅格为单位记录环境信息,环境 被量化成具有一定分辨率的栅格,栅格的大小直接影 响着环境信息存储量的大小和规划时间的长短,栅格 划分大了,环境信息存储量小,规划时间短,分辨率下 降;栅格划分小了,环境分辨率高。

3.4自由空间法

自由空间法采用预先定义的如广义锥形和凸多 边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为 连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间 的构造方法是:从障碍物的一个顶点开始,依次作其 它顶点的链接线,删除不必要的链接线,使得链接线 与障碍物边界所围成的每一个自由空间都是面积最 大的凸多边形;连接各链接线的中点形成的网络图即 为机器人可自由栅格法运动的路线。其优点是比较灵 活,起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构, 缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比,且有时无法 获得最短路径。

3.5神经网络法

人工神经网络是由大量神经元相互连接而形成 的自适应非线性动态系统,对于大范围的工作环境，《PLC技术应用200例》

4局部路径规划

局部路径规划的主要方法有:人工势场法、模糊 逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。

4.1人工势场法

人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法。其 基本思想是将智能机器人在环境中的运动视为一种 虚拟人工受力场中的运动。把智能机器人在环境中的 运动视为一种在抽象的人造受力场中的运动,目标点 对智能机器人产生引力,障碍物对智能机器人产生斥 力,最后通过求合力来控制智能机器人的运动。该法结 构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的 轨迹控制方面,得到了广泛应用,其不足在于存在局 部最优解,容易产生死锁现象,因而可能使智能机器 人在到达目标点之前就停留在局部最优点。

4.2模糊逻辑控制算法 模糊方法不需要建立完整的环境模型,不需要进 行复杂的计算和推理,尤其对传感器信息的精度要求 不高,对机器人周围环境和机器人的位姿信息的具有 不确定性、不敏感的特点,能使机器人的行为体现出 很好的一致性、稳定性和连续性,能比较圆满地解决 一些规划问题,对处理未知环境下的规划问题显示出 很大优越性,对于解决用通常的定量方法来说是很复 杂的问题或当外界只能提供定性近似的、不确定信息 数据时非常有效。但模糊规则往往是人们通过经验预 先制定的,所以存在着无法学习、灵活性差的缺点。

技 术 创 新

4.3遗传算法

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机 制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,它采 用群体搜索技术,通过选择、交叉和变异等一系列遗 传操作,使种群得以进化。避免了困难的理论推导,直 接获得问题的最优解。其基本思想是:将路径个体表 达为路径中一系列中途点,并转换为二进制串。首先 初始化路径群体,然后进行遗传操作,如选择、交叉、复制、变异。经过若干代进化以后,停止进化,输出当 前最优个体。

遗传算法存在运算时间长,实现路径的在线规划 困难,而且在机器人的路径规划问题中应用存在着个

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体编码不合理、效率低、进化效果不明显等问题。

4.4混合法 混合法是一种用于半自主智能机器人路径规划 的模糊神经网络方法。所谓半自主智能机器人就是具 有在人类示教基础上增加了学习功能的器件的机器 人。这种方法采用模糊描述来完成机器人行为编码,同 时重复使用神经网络自适应技术。由机器人上的传感 器提供局部的环境输入,由内部模糊神经网络进行环 境预测,进而可以在未知环境下规划机器人路径。此 外,也有人提出基于模糊神经网络和遗传算法的机器 人自适应控制方法。将规划过程分为离线学习和在线 学习两部分。该方法是一种混合的机器人自适应控制 方法,可以自适应调整机器人的行走路线,达到避障和 路径最短的双重优化。（智械科技）

(3)多传感器信息融合用于路径规划。单传感器难 以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具 有冗余性,互补性,实时性和低代价性,且可以快速并 行分析现场环境。

(4)基于功能/行为的智能机器人路径规划。基于模 型自顶向下的感知-建模-规划-动作是一种典型慎思 结构,称为基于功能的控制体系结构。基于行为的方 法是一种自底向上的构建系统方法,并与环境交互作 用中最终达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构 融合了两者优点,这是研究的新动向之一。

6结语

本文作者的创新点:深入研究了国内外关于机器 人路径规划算法的发展现状、最新进展和各种算法的 优缺点,并对未来机器人路径规划技术的发展趋势进 行了综合分析;指出机器人路径规划技术未来的研究 重点是“仿人、仿生”智能,并还将紧密的结合认知科 学、人工智能、与计算智能的研究成果,提升机器人行 为的智能度。

参考文献:

[1]宗光华.机器人的创意设计与实践[M].北京：北京航空航天大 学出版社,2003.[2]Robin著,杜军平译.人工智能机器人学导论[M].北京：电子工 业出版社，2003.[3]席裕庚,张纯刚.一类动态不确定环境下机器人的滚动路径 规划[J].自动化学报,2002,28.[4]诸静.机器人与控制技术[M].杭州：浙江大学出版社,1991.[5]XuWL,TSOSK.Sensorbasedfuzzyreactivenavigationofa mobilerobotthroughlocaltargetswitching[J].IEEETransactionson Systems,1999，29.[6]KrishnaKM,KalraPK.Perceptionandrememberanceofthe environmentduringreal-timenavigationofamobilerobot[J].RobticsandAutonomousSystems,2001,37.[7]邢军,王杰.神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究[J].微计算机信息,2005,22:110-111

[8]Khatib.Real-timeobstacleformanipulatorsandmobilerobot [J].TheInternationalJournalofRoboticResearch.1986,1.[9]薛艳茹,郑冰等.基于模糊控制信息融合方法的机器人导航系 统[J].微计算机信息,2005,22:107-109

[10]周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京：:国防工业出版 社,2000.[11]KazuoSugihara,JohnSmith.GeneticAlgorithmsforAdaptive MotionPlanningofanAutonomousMobileRobot[A].Proceedings 1997IEEEInternationalSymposiumonComputationalIntelligence inRoboticsandAutomation[C].1997.[12]TsoukalasLH,HoustisEN,JonesGV.Neurofuzzy motionplannersforintelligentrobots

[J].Journalof

Intelligentan-

dRoboticSystems,1997,19.(下转第252页)

《 现场总线技术应用200例》 技 整个控制既基于模型与优化的,又是基于反馈的。基

:首先进行场 术 于滚动窗口的路径规划算法的基本思路景预测,在滚动的每一步,机器人根据其探测到的局 创4.5滚动窗口法

滚动窗口借鉴了预测控制滚动优化原理,把控制 论中优化和反馈两种基本机制合理地融为一体,使得

新 部窗口范围内的环境信息,用启发式方法生成局部子 目标,并对动态障碍物的运动进行预测,判断机器人 行进是否可能与动态障碍物相碰撞。其次机器人根据 窗口内的环境信息及预测结果,选择局部规划算法, 确定向子目标行进的局部路径,并依所规划的局部路 径行进一步,窗口相应向前滚动。然后在新的滚动窗 口产生后,根据传感器所获取的最新信息,对窗口内 的环境及障碍物运动状况进行更新。该方法放弃了对 全局最有目标的过于理想的要求,利用机器人实时测 得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,具有 良好的避碰能力。但存在着规划的路径是非最优的问 题,即存在局部极值问题。

5智能机器人路径规划技术的展望

随着计算机、传感器及控制技术的发展,特别是 各种新算法不断涌现,智能机器人路径规划技术已经 取得了丰硕研究成果。特别是周围环境已知的全局路 径规划,其理论研究已比较完善,目前比较活跃的领 域是研究在环境未知情况下的局部规划。从研究成果 看,有以下趋势:

(1)智能化的算法将会不断涌现。模糊控制、神经网 络、遗传算法以及它们的相互结合也是研究热点之一。(2)多智能机器人系统的路径规划。随着智能机器 人工作环境复杂度和任务的加重,对其要求不再局限 于单台智能机器人,在动态环境中多智能机器人的合 作与单个机器人路径规划要很好地统一。

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实验,插值A*规划的路径代价大约是A*算法的

0.94,其计算时间是大约A*算法的1.35倍。图11中 展示了在125×75地图,障碍物密度是33.3%,用A*

算法和插值A*算法规划在的路径。图中黑线表示A* 算法规划的路径,红线表示插值A*算法规划的路径。从图中可以看出红线规划的路径不一定从节点的中 间通过,故路径明显的比黑线规划的路径代价少。表1 显示了两种算法比较的结果。

pages3310-3317.[3]K.Konolige.Agradientmethodforrealtimerobotcontrol.In ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonIntelligent RobotsandSystems(IROS),2000.[4]R.PhilippsenandR.Siegwart.AnInterpolatedDynamic NavigationFunction.InProceedingsoftheIEEEInternational ConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA),2005.[5]D.FergusonandA.Stentz.FieldD*:AnInterpolation-basedPath PlannerandReplanner.TechnicalReportCMURI-TR-7-16, CarnegieMellonSchoolofComputerScience,2005.[6]王俭,肖金球,王林芳.一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法[J].微计算机信息,2005,5:53

[7]邢军,王杰.神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究[J].微计算机信息,2005,11-2:110

作者简介:吕太之,男,1979-10,硕士研究生,高工,研究 方向人工智能与模式识别.E-mail:lvtaizhi@163.com;赵 春霞,女,1964-05,教授(博导),研究方向计算机应用、模式识别与智能系统。

Biography:LvTaiZhi,Male,1979-10,graduatestudent,senior engineer.ThestudydirectionisPatternrecognitionandAI.技 图5用A*算法和插值A*算法在125×75的栅格上规划路径，且每个节点的路径代价不一样。术 表1两种算法的比较结果 创 新

在实际的应用中,可以将实际的环境设置为不 同的路径代价。比如可以将公路设置为1,草地设置 为5,不平坦的路面设置为15,障碍物设置为31。实 验结果显示在此算法尤其适用与地形环境复杂的室 外环境中。（智械科技）

(211170江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之(210094江苏南京南京理工大学计算机学院)赵春霞 通讯地址:(211170江苏省南京市江宁区格致路309 号江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之

(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.28)

(上接第246页)

[17]王超.王志良.基于个性和OCC的机器人情感建模研究[J].微 计算机信息，2005,3:180-181

5综述

插值A*算法是在A*算法基础上提出的一种启 发式路径搜索算法。虽然插值A*算法可以节省路径, 但是其计算时间也多与A*算法,当计算资源有限时, 这个算法的优越性就无法体现出来,所以每个算法都 有自己的优缺点,有各自的适用环境。

现在路径规划的算法很多,但是还没有那一个算 法可以处于绝对的地位,可以适用与所有环境。如何 将各种算法结合起来,发挥各个算法的优点,屏蔽各 个算法的缺点,在这个方面还是有很多的理论和实践 值得深入研究。

本文创新点:创造性地将插值算法加入到路径搜 索算法中,使得生成的路径更加平滑,路径代价更小。

参考文献:

[1]E.Dijkstra.Anoteontwoproblemsinconnexionwithgraphs.NumerischeMathematik,1:269-271,1959.[2]A.Stentz.Optimalandefficientpathplanningforpartially-knownenvironments.InIEEEInt.Conf.Robot.&Autom.,1994，-252-360元/年邮局订阅号:82-946

作者简介:宋晖(1974-),男,陕西周至人,西南科技大学 计算机学院讲师,硕士,主要研究方向:机器人控制技术 和嵌入式系统.E-mail:songh717@163.com;张华:(1969-),男,四川绵阳人,西南科技大学工程技术中心教授, 博士,主要研究方向:模式识别与智能系统、图像处理 与虚拟现实技术。

(621010四川绵阳西南科技大学计算机学院)宋晖 高小明

(621010四川绵阳西南科技大学工程技术中心)张华

(CollegeofComputer,ScienceSouthwestUniversityofScience &Technology,MianyangSichuan621010,China)SongHui GaoXiaoming

(Thecenterofengineerandtechnology,SouthwestUniversity ofScience&Technology,MianyangSichuan621010,China)ZhangHua

通讯地址:(621010四川绵阳四川省绵阳市西南科技 大学计算机学院)宋晖

(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.25)

篇6：2机器人实验室三年规划

（2013-2015年）

为适应形势发展要求，进一步提高我校的信息化教育水平,培养学生的信息素养、创新精神及实践能力,。落实学校特色课程开发规划，加快我校机器人人才的培养步伐。依据《济宁市中小学机器人实验室建设实施意见》，经校办公会研究决定，成立机器人实验室发展规划小组，开展机器人实验室建设，特制定我校机器人实验室三年发展规划。

一、建设宗旨

普及机器人基础知识，加强机器人交流，培养机器人人才，激发学生信息科技兴趣，提升学校的信息技术教育水平，培养学生的信息素养、创新精神和实践能力。

二、规划目标

1．总体目标

提高学校信息化教育水平，普及机器人基础知识，培养学生的信息素养、创新精神及实践能力，培养机器人后备人才，为实施“科教兴国、人才强国”战略奠定扎实基础。利用一至三年时间，建设出济宁市乃至全省知名的优秀机器人实验室。

2．目标分解

（1）2013下半年，多方筹措资金，建设符合学校发展实际的机器人实验室。

（2）2014上半年，在完成建设标准实验室的基础上，积极培养机器人教师人才。组织我校相关教师参加省市里组织的各项培训，加强相关学科的学习，对机器人教师实行竞争上岗，使机器人教师合格率达到100%。同时积极加强机器人专业人才的专业交流，使我校的机器人教学上层次上档次。

（3）2014下半年，继续筹措资金，加强硬件设施建设，教师工作室和学生实验室达到一类标准要求；同时开设学校个性化特色课程，并开始落实课程，把机器人教学校本课程化。

（4）2014-2015年，全面培养机器人专业学生。利用信息技术课、课外活动、队组活动等形式组织学生学习机器人相关知识。建立机器人实验室展示平台，组织开展电脑机器人校内比赛，开始择优参加各项比赛。

（5）2014-2015年，积极组织学生参加各项比赛，争取使我校学生拿到好成绩，好名次。

三、重点工作

(一)建立健全组织，制定完善相关制度

成立组织机构和工作机构。校长室领导《三年发展规划》的实施工作，成立《三年发展规划》实施领导小组，进行统一动员部署和检查监督。按照《三年发展规划》要求，将有关任务纳入相应工作规划和计划，充分履行相关工作职责，发挥各自优势，密切配合，形成合力，切实推进建设工作。工作小组承担实施工作，定期向校长室汇报；并将《三年发展规划》的实施纳入教师的业绩考核。

机器人实验室三年发展规划领导小组： 组长：沈建华

副组长：苏进春、巩学茂、杜国斌

机器人实验室三年发展规划领导小组下设机器人实验室工作小组： 组长：王艳

成员：黄海涛、高宇、韩涛、赵士田

机器人实验室工作小组工作地点为学校机器人工作室，综合楼三楼。(二)组织教师培训

组织开展机器人师资培训，使教师能够熟练使用相关软件实施机器人教学并指导学生，利用名种软硬件资源，参加活动动，交流共享。

具体为做法为“走出去，请进来”。即选派相关教师外出参加市级以上各种机器人培训；请专家到学校培训教师，同进指导学生；学校定期组织培训机器人技术应用交流。

(三)加强队组活动，开展相关活动

学校做为一门个性化校本课程，对机器人教学进行落实。具体落实：时间，基本定为每周二、三、四下午自主活动时间；地点，学校机器人实验室；指导教师，具有高水平的辅导教师。

积极参加各级机器人活动大赛等,引导学生参与活动，在实践中历练学生与教师。

(四)校本机器人教材开发

结合起来学校实际，开发校本教材。在制定学校课程规划基础上，开发出讲义式校本课程，为课程的实施提供可操作的保障。

同进，参考国内外优秀机器人教学资源，给学生提供适合使用的机器人教程教材，图书及音像资料等。并引进校外优质的机器人教育项目和资源。

(五)监测评价

学校将组织电教主管部门专家、家长代表及教师代表建立三年发展规划的监控及评价小组，形成校长室、专项小组、个人监控评价系统，校长对计划的实施作全面评价与监控；对队伍建设、学生发展进行评价及监控；教师个体对个人发展作自我评价。

四、保障措施

规划的落实，需要学校做好组织与保障工作，要抓好建设的速度,走好前“四步”：制订方案计划，落实硬件配置，培训教师，机器人教学建设课程化。

1、学校领导要充分把握机器人建设的理念、内涵。其次，在全校师生中间进行充分的动员与宣传，使教师理解规划实施对于学校发展的战略意义，创造规划实施的良好舆论氛围.2、从领导到教师，努力形成浓浓的机器人建设氛围，形成新的教育观、学生观、课程观，从而为规划实施提供坚实的观念保障。本着职权清晰，责任明确，组织高效的原则，组建完善的组织机构，目标明确，责任到人。具体在落实个性

化课程上，从课程的规划到实施，从软件的使用到校本教材的开发上，都纳入学校制度管理体制。

3、学校加大资金投入，保障硬件配置、教师培训、学生队组活动等各项工作的顺利开展;对于在学校工作中成绩突出的教师实施重奖。

济宁孔子国际学校2013年9月21日

机器人教育工作三年计划

（2013~2015）

2013年9月