迭代式编程演示教学法在应用软件开发课程教学中的应用研究

软件开发课程的教学质量直接关系到学生的职业技能和未来发展。近年来,教育者和研究者逐渐认识到传统教学模式在理论与实践、教学评价、资源更新等方面的不足。迭代式编程演示教学法作为一种新型教学法,强调在教学过程中的反复演示和修正,有助于学生更深刻地理解和掌握编程知识。然而,这种教学法在应用软件开发课程中的具体作用和实施策略尚未得到广泛的研究和应用。因此,该研究聚焦于迭代式编程演示教学法的研究,旨在弥补这一空白,为课程改革提供理论与实践的指导。

机器人演示编程技术的研究进展

制造业的转型升级对机器人的部署效率提出了很高的要求,现有的示教盒编程模式适合于对简单作业的位置和轨迹示教,难以快速实现制造业中大量装配作业的示教。而机器人演示编程技术能够使机器人系统直接从人的演示操作中提取有效信息,并将该信息转化为机器人的运动程序,从而使机器人完成相应的操作,能够大大加快机器人部署的节奏。本文结合制造业的发展需求,总结了机器人演示编程技术的国内外研究现状,并介绍本课题组在机器人演示编程技术方面的工作,最后探讨了机器人演示编程技术未来的研究方向。

基于力信息的机器人接触状态下作业的技能学习

为实现机器人接触状态下作业的演示编程,使机器人获得人的基于力信息的作业技能,首先提出了描述接触状态的元素接触形式,用元素接触形式序列建立技能模型,根据不同的接触形式具有的不同腕力分布,利用支持向量机(SVM)对不同的元素接触形式进行辨识.在此基础上机器人获得人在接触状态下的作业技能,实现了演示编程方法中最关键的一步.

基于多源信息融合的协作机器人演示编程及优化方法

为解决现有机器人装配学习过程复杂且对编程技术要求高等问题,提出一种基于前臂表面肌电信号和惯性多源信息融合的隐式交互方式来实现机器人演示编程.在通过演示学习获得演示人的装配经验的基础上,为提高对装配对象和环境变化的自适应能力,提出了一种多工深度确定性策略梯度算法(M-DDPG)来修正装配参数,在演示编程的基础上,进行强化学习确保机器人稳定执行任务.在演示编程实验中,提出一种改进的PCNN(并行卷积神经网络),称作1维PCNN(1D-PCNN),即通过1维的卷积与池化过程自动提取惯性信息与肌电信息特征,增强了手势识别的泛化性和准确率;在演示再现实验中,采用高斯混合模型(GMM)对演示数据进行统计编码,利用高斯混合回归(GMR)方法实现机器人轨迹动作再现,消除噪声点.最后,基于Primesense Carmine摄像机采用帧差法与多特征图核相关滤波算法(MKCF)的融合跟踪算法分别获取X轴与Y轴方向的环境变化,采用2个相同的网络结构并行进行连续过程的深度强化学习,在轴孔相对位置变化的情况下,机械臂能根据强化学习得到的泛化策略模型自动对机械臂末端位置进行调整,实现轴孔装配的演示学习.

单片机应用课程的教学实践

阐述针对单片机应用课程教学中的问题,提出教学方法的改进措施。结合课程内容,将不同课时阶段划分为理论讲授、硬件搭建、编程演示、分析测试和总结记录,进行教学实践。