机器人障碍物课程介绍

机器人障碍物课程主要涵盖从基础原理到实际应用的完整知识体系，旨在帮助学生理解机器人如何感知、规划并避开障碍物。以下是核心内容框架：

红外传感器与避障原理

课程首先讲解红外传感器的工作原理及其在避障中的关键作用。通过模拟实验，学生将观察传感器如何检测障碍物并触发控制器调整马达转向。

程序设计方法

重点教授选择结构和循环结构的编程逻辑。例如，使用“多次循环”模块简化机器人走正方形的程序，或通过条件判断实现动态避障。

路径规划技术

介绍局部避障与全局路径规划的协同方法，包括假想势场法和自由空间描述技术。学生将学习如何结合传感器数据优化路径。

多机器人协同避障

多机器人系统中的行为协调，如保持队形和动态避碰策略。课程通过仿真任务模拟复杂环境下的协作场景。

实践与创新应用

课程提供乐高机器人搭建、Python编程仿真等实践环节，并鼓励学生参与避障挑战赛以巩固技能。