“创意之星”
配套的实验课程：《智能机器人创意制作》、《模块化机器人AI创新实践》。
对应的竞赛：两个白名单大赛的4个项目，及一个机器人竞赛指数榜单大赛的3个项目。
“创意之星”是面向青年学生，适合开展工程创新和实践教学的模块化机器人套件，又被称为机器人的万能魔方。“创意之星”由控制器、执行器、各类传感器和结构件构成，通过独特的花键连接方式可快速搭建出坚固且灵活多变的机器人构型。控制器的核心为STM32芯片，可直接使用C语言编程，也可使用专门研发的图形化编程软件进行编程，软件同步展现对应的C语言代码，可促进对C语言的学习，可满足C语言零基础的学生使用。提供AI组件包可供选配，AI组件包搭载高性能的瑞芯微RK3588S芯片，具备8核的CPU和6TOPS等效 AI算力的NPU，处理能力强大且均衡，部署了深度学习框架与预训练模型，可通过python代码直接调用，也可使用pytorch、tensorflow、paddlepaddle等主流的深度学习框架进行学习和训练。提供竞赛组件包，通过选配可提高“创意之星”的运动及对抗性能，适合参加各种对抗类竞赛。
配套的实验课程大纲如下：
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智能机器人创意制作（32课时） |
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课次 |
课程内容 |
课时 |
|---|---|---|
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第1次 |
机电创新设计与机器人比赛了解。 |
2 |
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第2次 |
系统组成和驱动器模块。 |
2 |
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第3次 |
检测与传感模块、控制模块、传动模块。 |
2 |
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第4次 |
图形化编程环境。 |
2 |
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第5次 |
项目示例。 |
2 |
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第6次 |
项目立项及计划。 |
2 |
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第7次 |
结构设计。 |
2 |
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第8次 |
结构搭建。 |
2 |
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第9次 |
2 |
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第10次 |
传感和控制系统安装测试。 |
2 |
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第11次 |
2 |
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第12次 |
程序调试。 |
2 |
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第13次 |
2 |
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第14次 |
比赛。 |
2 |
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第15次 |
2 |
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第16次 |
总结报告。 |
2 |
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模块化机器人AI创新实践（32课时） |
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课次 |
课程名称 |
内容 |
课时 |
|---|---|---|---|
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1 |
基于python的舵机驱动控制 |
了解舵机原理，基于python驱动舵机控制。 |
2 |
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2 |
基于python的传感器阵列驱动 |
了解各种数字量模拟量传感器的工作原理，基于Python获取传感器数据，实现python的ADC与IO驱动。 |
2 |
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3 |
图像处理基础 |
了解视觉传感器，了解OpenCV视觉库，图像的保存与加载，在图像上绘制圆形，方形，线条、文字等信息，摄像头图像获取与保存。 |
2 |
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4 |
数字图像基础 |
OpenCV下图像的矩阵描述，基于Python+OpenCV实现单像素访问，颜色空间转换等基础图像处理功能及其应用场景。 |
2 |
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5 |
数字图像处理 |
基于Python+OpenCV实现图像平滑，图像锐化，图像二值化，缩放与旋转等数字图像处理功能及其应用场景。 |
2 |
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6 |
特征提取与模板匹配 |
介绍特征提取的原理，基于Python+OpenCV实现边缘检测，角点检测，轮廓检测等视觉算法及其应用场景。实现基于灰度，图像特征这方法的图像匹配，理解图像匹配的工作原理与应用。 |
2 |
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7 |
Apriltag检测 |
基于Python+OpenCV,使用Apriltag码的识别和定位物块位置， 实现基于Apriltag识别的特征跟随。 |
2 |
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8 |
颜色与形状识别 |
了解HSV颜色空间，图像二值化，形态学运算，联通阈提取等图像处理方法，基于Python+OpenCV实现对颜色的目标检测和分类，了解边缘检测算法与霍夫变换的原理，基于霍夫变换实现形状的识别。实现基于颜色形状识别的运动控制。实现基于颜色提取的视觉巡线功能。 |
2 |
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9 |
人脸与表情识别 |
实现基于Haar特征的人脸检测与基于特征的人脸识别功能，实现人脸检测，识别与基于表情识别的交互系统。 |
2 |
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10 |
基于手势识别的人机交互系统 |
了解人体姿态检测与手势识别的原理，实现基于手势识别的人机交互系统。 |
2 |
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11 |
深度学习的目标检测 |
了解深度学习进行目标检测的原理，基于Yolo的卷积神经网络模型，部署在AI处理器上，实现基于目标检测的行人跟踪。 |
2 |
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12 |
模块化搭建与调试 |
基于创意之星AI控制器，自行设计并搭建搭建机器人构型，并实现AI功能，赋能某项具体智能硬件应用。 |
10 |