背景提升实训班课题介绍 ——人工智能技术以及 ROS 机器人研究 一、简介 近些年来世界各国都对人工智能技术领域投入了海量资源，国内 外各大高等学府对于人工智能方向的学生招收数量也与日俱增。这是 由于随着并行计算的成本降低，大数据的改进和算法的突破，应用型 人工智能是当今世界发展的方向。经研究预测，到 2025 年人工智能 市场将增长到约 370 亿美元，人工智能相关技术也成为了全世界炙手 可热的科学技术研究方向。 通过本次课程的学习，学生能够动手开发面向移动边缘计算的智 慧城市大数据处理工具，搭建大数据平台数据进行处理、分析、挖掘 和可视化。课程分为理论学习与实际试验开发，同时学生需要良好的 自学钻研能力，届时导师将布置大量的探索性课题以供学生培养起良 好的科学研究素养。本项目着重提升学生科学问题的提炼、技术方案 的制定能力，培养科学思维。实习结束后，导师会根据学生表现以及 实训期间的作业、任务完成情况为学生撰写升学推荐信。 本项目由中国科学院人工智能、信息技术领域重量级专家引领， 帮助有相关志向的学生系统介绍人工智能以及智能机器人相关前沿 知识并锻炼基础技能，透过操作机器人系统仿真、过程模拟等实际操 作的科学思维。实习结束后，导师会根据学生表现、以及实训期间的 作业、任务完成情况为学生撰写升学推荐信。 该项目特点如下： 1. 中国科学院顶级科学专家，亲自监督指导整个实训过程。学生 的收获货真价实，学习成果坚实可靠。 2. 中科院专家亲自执笔推荐信，推荐信含金量充足，为志向申请 名校的同学提供无与伦比的雄厚助力。 3. 项目执行时间短，有助于升学申请时限将近的学生及时获得重 量级升学推荐，保证学术背景的同时能节约出更多宝贵时间进 行升学申请。 专家帮助学生更加深入、更加全面、更加系统地完成一项或几项 专业领域微型科研任务或者科研项目体验。通过亲身参与高端科研实 训，促进学生萌发科研攻关的成就感，同时让学生了解科学领域的前 沿动态，为升学面试形成有力学识补充。 二、实训内容 本项目为学生提供了一个优越的人工智能前沿技术学习平台，让 学生通过学习和研究掌握人工智能和智能机器人的核心技术理念，在 相关专业的大学申请过程中占得先机。项目专门为计划申请计算机、 人工智能、数据科学等学科或其交叉专业学科的学生所设计。在此次 课程中间，学生将会通过课程与自主实训，接触移动计算、无线网络、 智慧城市的方方面面，并将之用于具体项目研究中。 三、导师介绍 中国科学院软件智能机器人项目专家，人工智能及信息技术领域 核心人才培养导师，曾任中科院某单位教学部负责人，并在国际顶级 研究型大学专门教授信息技术课程。主要研究领域包括机器人技术， ROS 开源系统，Linux 操作系统等，除丰硕的科研成果和贡献外还作 为主要作者参与编撰了高等教育出版社的国内高等学府通用的专业 信息技术学科教材。 四、招生对象及要求 具有深厚理工学科基础功底的高中生，以及对人工智能、机器人 技术、智能算法有自学基础；或者对电子信息技术软、硬件应用度高 的相关学科感兴趣的高中生或者本科生，对于有一年以上代码编程学 习功底（任意语言）或有信息学竞赛参赛经验，以及在信息技术专业 有特殊进修经验的学生优先招收。本项目中，对计划填报人工智能、 应用信息技术、智能自动化技术、以及广泛意义的高新技术专业的升 学应考生或国际留学预备生有重点辅导和专业协助。 为了让参加项目的学生在团队中更好完成科研项目，项目组专家 会事先根据报名学生提交的个人简历或自我介绍文书进行学员筛选。 五、开班要求 10 人开班，每班最多 20 人。 参加项目的学生需自备运行流畅笔记本电脑（建议选用 Intel core i5、i7 处理器，内存 8G 以上）以便进行商业数据分析、论文撰写和 研究报告制作，另需电脑配套网络连接环境（可使用 4G 网络分享等 手段）以便研究过程中按照专家的引导随时查阅专业资料；要求参训 学生提交有效个人邮箱地址以便接受学习资料或提交作业和学习报 告。 六、学习安排 本项目时长 7 天（共约 56 课时），具体时间届时根据专家导师的 现实指导需求，或者基于学生的综合素质对实训进度进行细节调整。 除定期科研项目讨论课程之外，项目周期内学生可以选定时间向导师 请教相关问题，得到导师的专业指导，让学生全方位体验作为一名研 究人员的真实的日常勤勉工作状态。具体课程安排如下： 项目执行地点：中国科学院软件研究所 第 1 天 与导师见面，互相介绍与了解，组织破冰活动组建团队、 同时认知中科院软件所的历史沿革。熟悉项目，并掌握 以 Ubuntu 为代表的 Linux 操作系统的安装、部署、维护， 常用软件和开发环境的搭建 第 2 天 Python 开发环境搭建、基础语法，掌握 Python 基本编程 语法，保证每组同学均能具备基本 Python 编码和开发调 试的基本能力。 第 3 天 了解 ROS 的基本概念，掌握 ROS 的安装和配置，完成课 程程序包的安装和配置，认识 ROS 通信机制，学会运用 ROS 常见命令并掌握 TF，学习和掌握 URDF 编写方法。 第 4 天 学习 Service Python 并掌握相关功能开发方法，学习并掌 握 Parameter 设置和获取方法，并能够运用到项目实践当 中，掌握 launch 编写方法，并测试编写效果 第 5 天 掌握 SLAM 环境识别技术的基础知识，掌握 Gmapping 建 图方法。充分理解了解 Gmapping 算法，掌握参数的配置， 掌握真实机器人上 SLAM 建图方法。 第 6 天 了解导航基础知识，了解 global_planner 原理和实现，了 解 A* 算法，了解 Dijkstra 算法，了解 local_planner 原理 和实现，了解 local_planner 框架，了解 dwa_local_planner， 通过演示实例深入了解导航基础知识，掌握导航开发方 法。 第 7 天 了解正逆运动学和坐标变换基础知识，掌握 URDF，掌握 Moveit!架构及其可视化配置工具，掌握 ros_control 及机 械臂 Gazebo 仿真开发方法，各小组领取任务书，完成结 业考核任务。分小组总结汇报学习以及工程成果，完成 研究报告。