六年级《教会机器人走路》教学反思 本节课节选西安交通大学出版社的六年级教材，本节课是在前两节课学生对机器人以及软件界面有了初步的了解后，再来正式学习运用用直行和转向模块控制机器人移动，虽然内容比较简单，却是这个单元里面地位非常重要的一课，它是后面几节课学习的基础，通过这节课的学习，学生第一次把模块和机器人的运动建立起联系，让学生理清程序的思路，培养学生编写程序的思维方式与习惯；另一方面，让学生建立反复调试机器人，记录机器人的运行情况，从而发现规律的学习习惯。这两种习惯在日后的学习当中是相当重要的，所以在教学设计方面，特别关注了这几点。 在本节课的实施过程中，取得了很好的效果，但也有可以改善的地方，具体分析如下：一、转向模块的分段数据对比，减轻了学习难度，引导学生发现规律。对于转向模块的学习，在以往的学习当中，学习效果都不是很明显，主要有以下几个方面的原因，首先是学生尝试操作的目的性不强；其次角度对于学生来说还是比较抽象，角度与速度及时间之间的联系表面上看起来没有规律可循。再者是教材中的表格，虽然里面的数值都很有代表性，但数值太多，学生尝试并填写表16-2后，也很难通过对比，找到规律；所以，我在这部分的教学设计上几经修改，最后，在教学环节及教材的处理上，我做了以下几个大胆的尝试：1、由浅入深，通过改变原始数值，让学生一步步发现规律； 机器人转的角度与速度及时间之间关系表面上看起来没什么规律可循，实际上，它是存在着倍数增长的关系，速度不变的情况下，时间扩大缩小几倍，角度同样也会扩大缩小几倍；而时间不变的情况下，速度和角度同样也存在着这样的关系。学生第一次调用转向模块时，默认是右转30度，这时，我提出问题：为什么它刚好转了30度，而不是其它度数呢？接着与学生分析此时转向模块里面的数据，其中速度是80，时间是0.1，这样，第一次把角度和速度及时间建立起联系。接着，再让学生保持速度不变，把时间调整为0.2，观察角度的变化，看看有没有发现规律？学生尝试后发现，调整时间后，角度为右转60度，并通过数据的对比，让学生发现速度不变时，时间扩大两倍，角度也扩大两倍。2、化繁为简，把表16-2一分为二，让学生更容易理清思路，发现规律。 针对之前出现的情况以及学生的学习特点，我把表16-2分成了两个表来进行分步练习， 通过上表的数据对比，学生可以发现转向模块的另一个规律，就是速度与的关系，速度大于0时右转，等于0停止，小于0左转，而且知道了右转角度的速度与时间的取值就可以知道左转的取值。 实践证明，把教材上的表分成两个，在教学效率上有很显著的提高，首先，分步练习可以降低学生的学习难度文章出自，转载请保留此链接！。其次，围绕右转90度这一特殊角度的速度与时间的取值与两组不同数据的对比，让学生的思路更清晰，可以让学生在明显的数据对比当中分别发现两种不同的规律。二、仔细阅读教材的习惯，有利于提高课堂效率。 本节课，特别关注培养学生阅读教材的能力，通过一些关键问题的设置，让学生在书本上先找到答案并进行记录，这样，不但培养了学生自主学习，自主探究的学习习惯与能力，更为下一步进行任务的尝试提供了明确的指引，学习效果十分明显，实践证明，学生会看书与不看书，在学习效果上存在着很大的差异，所以，在日后的教学当中，要更多地关注学生阅读教材的质量，还要让学生学会记笔记，把一些重要的内容记录下来，例如，一些重要的步骤，一些勘误、一些观察到的现象以及一些值得思考的问题等等。三、在完成教学任务的前提下，更多地发挥学生的潜力 本节课的学习知识点虽然不多，但里面要让学生研究和发现的东西却很多，另外，作为VJC软件的第一课，里面要交待的事项（如保存与作业提交）及要让学生形成的习惯也很多，可以说这节课的的容量也非常满。基于以上考虑，在本节课的最后环节，我设计了比较简单的练习让学生去完成，就是让学生尝试控制机器人走出一个两边相等的直角，有能力的学生可以走一个正方形，因为都是90度，所以学生都比较顺利地完成了。课后我再反思了一下，其实对于这种学习精力旺盛的班和学生可以提出让他们画等边三角形，这样可以进一步培养他们独立思考及分析问题的能力，对于本节课来说也是一个很好的拓展。四、良好的课堂调控是一切高质量课堂的基础。 经过这节课的教学，我有了很深刻的感悟，许多时候，教材是死的，特别是信息技术教材，很多时候都跟不上的情况，但教师和学生是活的，作为教师，不应该为了教教材而教，而是为了活生生的学生而教，在教学过程中，要更多地考虑到学生的实际情况，灵活地处理教材，在教学知识的同时，更多地培养他们良好的信息技术学习习惯及解决问题的能力。最近更新：免责声明：本文仅代表作者个人观点,与本网无关。看完本文，记得打分哦：很好下载Doc格式文档马上分享给朋友：?知道苹果代表什么吗实用文章，深受网友追捧比较有用，值得网友借鉴没有价值，写作仍需努力相关教学反思：
48小时热门工业机器人还有啥问题？就是太笨！
10:28:25来源: eefocus 关键字：&&&&&&
“机器人将会改变世界！”“未来是属于机器人的！”最近，包括Google Venture在内的一些美国硅谷投资机构一再重申这样的言论，然而在通往机器人普及道路并非一帆风顺。如果以电脑发展史的思路来看机器人的发展，目前机器人的硬件本身已经发展到了一定的成熟度，然而并没有出现一个跨平台的编程语言能够让开发者方便的为机器人编程。创始人来自CMU和MIT的便希望扫除这一障碍，并在最近获得了来自日本风投公司Jafco和Utec的600万美元融资。
机器人比1岁小孩还不听话
，我们所说的机器人都不是“人”，而是一些可以模仿人类行为的机械，在工程师的“调教”下，他们能够行走和搬运物体。不过“教”一个机器人走路远比教一个1岁的小朋友走路更辛苦，因为机器人的“大脑”一片空白，它的举手抬足应该以何种角度，到怎样的高度，都需要工程师凭逻辑和经验一一设定。不仅如此，正如《大众对机器人技术都有哪些误解》这篇文章所言，由于目前并没有成熟而通用的能对机器人行为进行复杂行为编程的平台，机器人工程师不仅需要良好的编程功底，对底层硬件也必须有相当的了解。因此，这早就了机器人编程人才巨大的技术门槛和相关人才的稀缺，所以机器人目前只活跃在少数领域完成简单而重复的动作。
产品生产线便是一个目前有较多机器人部署的领域。比如特斯拉汽车的生产线和富士康的一部分生产线上边部署了机器人，以特定频率重复特定的动作来协作装配。相比于人类工人，机器人既不需要休息，也不会因为劳累而降低效率，或产生错误，在许多方面比人类装配工人更有优势。
工业机器人就容易调教了？Naive！
但尽管前景良好，机器人目前在生产线装配的上的运用依然十分有限，除了上文提到的，机器人工程师的巨大技术门槛导致的人才稀缺，以及高价雇用稀缺人才导致的巨大人力成本外，生产线这个特殊的应用场景也会带来许多额外的问题。
目前最明显的一个问题便是机器人的运动规划。装配空间是一个环境，机械臂在其中怎样协作，怎样避开障碍物，怎样更加快速和高效的协作，都不是简单的问题。一些我们看起来稀松平常的机器人的动作，往往都是工程师们熬了不知多少个夜晚调试出来了。而日本公司Mujin则试图通过其建立工业机器人的编程平台来一劳永逸的解决这个问题。
编程平台Mujin
Mujin作为一个工业机器人的通用编程平台其实主要做了两件事，通用和运动规划。利用Mujin的编程平台，程师可以直接控制不同的机械臂规划行为，而不必再去学习其使用的编程语言或底层的硬件逻辑，降低了；其二则是这不仅是一个高级的编程语言平台，能将更为抽象的语言编译为机器语言，更是一个高级的机器人操控平台，在输入抽象的行为后能够自动规划机器人的运动轨迹。
上图是四行Mujin平台上的代码，下图是编译后机械臂实现的动作
事实上，机器人的运动轨迹规划远没有听上去那样轻松。在有限的空间中，怎样避开其他障碍物，怎样让机械臂的移动距离最短，怎样让机械臂的磨损更小，都需要多名经验丰富的工程师少则数日多则数月的调试。并且机械臂的移动方式往往是反直觉的，为了达到较优的运动轨迹，机械臂时常会做出180°旋转等人类无法实现的动作。
Mujin在机器人运动规划方面使用的是目前学界较为流行的一种叫RRT（Radly exploring Random Tree）的算法，简单的来说便是在三维空间中，随机产生可以从点a到点b的路径，再从中取机机器人能够实现且最短最短的路径。Mujin的CTORosen Diankov的博士导师James Kuffner便是RRT算法的发明人之一。因此，将装配车间的三维模型导入在Mujin平台后，输入有关机械臂任何运动指令，Mujin都会直接计算出较优的运动轨迹，然后告诉机械臂怎样运动。并且，算法能够计算出人类完全无法想象的多维机械臂运动轨迹，比如有7个关节的机械臂的运动。
Mujin的愿景
尽管RRT算法听上去很“暴力”，但这已经是目前人类所知的最高效而通用的运动轨迹算法了，并且算法的效率实质取决于使用者对其的理解，优化，和实行。毕业于MIT的Mujin软件开发总监刘欢告诉我，Mujin的目前几乎可以做到实时运动轨迹规划，也就是说，几乎在输入指令的同时，机器人便可以展示计算出的轨迹。这样的计算效率的领先程度，目前几乎没有任何其他的大学实验室或者商用公司可以实现。
Mujin的团队由中国、日本、美国、乌克兰、印度，等多个国家的程序员组成，办公室坐落在目前世界上工业机器人运用的最广泛的日本。Mujin平台已经被部署在了包括佳能，本田，日产等日本企业的一部分生产线。
目前，一条有20个通用机械臂的生产线对机械臂的成本支出在40~100万美元，但操控机械臂带来的人力成本往往是机械臂成本的数倍。因此，理想情况下，使用少量工程师加上Mujin平台能为一个条生产线节省大量的费用，而且因为算法生成的运动轨迹往往比凭工程师经验规划的轨迹更为更快速有效，使用Mujin后的生产效率也会得到提高。然而这只是理想情况，在稳定的前提下追求高效的大厂商凭什么信任一个初创企业？对此，刘欢自信的告诉我，“本来我也有些疑问，但他们（日本企业的代表）真的很有经验，看到Mujin平台计算出的运动轨迹就知道它在这方面做的更快更高效。”Mujin也因此获得了来自Jafco和Utec两家日本风投机构的的600万美元融资。
在更长远的角度上，Mujin希望能将此平台推广到更多领域。可移植的编程语言，和智能的运动轨迹规划几乎是机器人在通往大众普及道路上必经的两步路。通过提供高级，通用，不用考虑运动规划的机器人编程平台，让开发者甚至是普通人都能更好的利用机器人，实现”industrial robots for everyone“便是Mujin对未来的使命与愿景。
对许多科技上的乐观主义者来说，Mujin正在做一些激动人心的事情，然而这条路在现实中不仅异常繁琐而且困难重重。但我认为Mujin正在做出很好的尝试：在学界和业界的融合中，人类离机器人的大众化运用又迈进了不知距离的一步。
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编辑：什么鱼
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何立民专栏
北京航空航天大学教授，20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。图漾科技是一家专注于机器视觉技术的科技公司。主打产品&深度摄像头&是用于获取物体的三维尺寸，位置数据等深度信息的一种技术。创始人兼CEO费浙平，曾经在ARM中国分公司工作了8年（全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构）。他是数据计算领域的技术专家，在后来转型市场和销售的过程中，他萌生了创业的想法。2013年，费浙平找来两个技术在机器视觉处理领域创业。2016年3月，花了近三年打磨产品的图漾科技，获得由新浚资本和民铢资本合投的1500万元Pre-A轮投资。费浙平对创业邦（微信搜索：ichuangyebang）说，前几年活跃于移动互联网和O2O的热钱，正在向计算机和计算视觉领域转移。计算机视觉识别的机会10年的工作经历给费浙平很好的打工履历。可再向上一步看，老板都是老外，几乎已经能看见职业生涯的天花板。这是很多具备多年工作经验的技术人员面临的共同难题：下一步该怎么突破？好在，费浙平在ARM时做过技术市场，甚至是销售岗位，他对于技术和产品的关系有更好的理解。按他的话来说，在ARM时接触的芯片公司，后来都成了图漾的客户。图漾科技创始人兼CEO费浙平回到创业的话题，费浙平在思考时，综合考虑了自己的经验和行业趋势。他告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），自己最擅长的是处理器和计算。他决定创业的2013年，属于芯片的已经结束，基本是大公司的游戏。处理器的下一代热门领域有两个：机器学习，还有视觉处理。机器学习确实是创业的热门领域。中科院就推出了&寒武纪&神经网络处理器。不过，刚刚开始产品化，还没有相关的配套硬件。而视觉识别的理论框架相对更成熟一些，可工程化程度更高。以谷歌的Alpha GO为例，它现在还只有计算能力，需要一个人类帮助它完成下棋的动作。图漾科技的视觉识别，就是让机器能够识别周遭环境，完成需要做的动作。要做好计算机视觉，有两个需要攻克的难题：一个是光学系统，另一个是处理器的计算量。数据计算是费浙平的强项，而光学的问题，他找来了技术合伙人来解决。最终，图漾的创始团队在2013年正式成立。经过2年拿出第一个版本，随后就拿到了著名天使投资机构的第一笔钱。接着，公司进入了两年的期。基于XYZ坐标的摄像头深度摄像头的原理，如果用通俗易懂的话来大致解释一下，就是测量空间中每个点的三维XYZ坐标。费浙平告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），在测量空间时，有两个维度的重要信息需要获取：颜色（RGB）以及几何信息（XYZ）。人眼就能够同时感知这两个维度的信息。所谓RGB测量，就是通过识别图像中的颜色区域，通过计算后让机器做判断。这是基于光学的识别。深度摄像头的XYZ测量，可以理解为3D测量。通过识别图像中的三维坐标，建立模型和相互之间的位置关系，这是基于激光、雷达和超声波的识别。这两种技术各有利弊。先是RGB测量。现有技术比较完备，识别成功率高。缺点是依赖光线，弱光环境下就无能为力；而且更多用于平面数据的识别。但是目前通过普通摄像头拍摄得到的图片和视频，只记录了RGB颜色信息，物理性地丢失了XYZ空间信息。这导致当前的智能图像识别和视频分析进展非常缓慢，数据维度上的缺失，计时人脑计算再怎么发展，也限制了视觉功能的实现。XYZ测量可以更好地判断位置关系，以及给动态画面中的个体建立模型。缺点是技术还不成熟，而且对玻璃等会反射的材质，激光不是一个很好的解决方法。实现深度摄像头的技术方案有几种，传统的有双摄像头、结构光、飞行时间法等等，不同技术各有利弊，可适用的场景也可有侧重。安防和路径规划是产品方向说了这么多，普通的B端或者C端最关心的是这种技术究竟可以用在哪里？费浙平对创业邦（微信搜索：ichuangyebang）说，像微软和Intel这样的公司，目前都在消费市场上发展，比如体感娱乐和三维扫描，而图漾目前阶段的主要目标是面向行业和企业应用，比如安防和机器人等。主要有两个方向：一是用于安防领域。自助银行的监控就是典型场景很多安全敏感的场所需要能够辨别人物行为，而在目前的视频数据基础上，完全没法做好复杂的分割和识别分析，必需依赖于深度摄像头捕获的三维信息才能实现智能的行为分析。二是用于机器人的路径规划。现在越来越多的机器人有&行走&的需求。比如常见的家庭型扫地机器人，还有自动架势的无人机。他们在规划路径时，需要识别障碍物。这类涉及到空间位置关系的地方，就需要深度摄像头来完成识别。费浙平认为，目前公司进行到Pre-A轮之后，需要能够让产品落地，具备市场、客户的基本面。所以，他现在最重要的工作就是让技术产品化。技术类项目的投资机会之前两年的技术积累，其实几个合伙人的日子都不好过。现在，费浙平最大的信心，来自于业内大公司的投入和资本的重视。微软在X-BOX上使用的Kinect摄像头就使用了PrimeSense的技术方案，这也是结构光技术首次商业化尝试。随后，PrimeSense被苹果收购。图漾科技的&主动双目（Active Stereo）技术&是深度摄像头技术演进的一个方向。这个方案在结构光系统上叠加双摄像头系统，规避了PrimeSense 专利。同时，随着这两年中国和国外的技术差距逐步缩小，纯技术类项目的投资也比以前多了。这次图漾科技Pre-A轮的资方，新浚资本的何建文告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），他们比较偏好技术驱动的公司，而且因为下游生态链（代工厂、应用层）逐步完善，上游的技术更有可能变成产品。当芯片和机器人技术都准备好了之后，人工智能领域的技术就会迎来更大的机会。
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