2023-2024-2-《移动机器人设计与实践》上机测评

于 2025-05-30 10:14:48 发布
阅读量754 收藏 26
点赞数 24
文章标签： 学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/148332670
版权

2022-2023-2-移动机器人设计与实践-期末A-CSDN博客

2022-2023-2-移动机器人设计与实践-期末B-CSDN博客

理论和实践分开测评，如下是实践部分 

摘要：
《移动机器人设计与实践》期末上机测评要求学生完成配置题和实践题两部分。配置题（30分）要求新建仿真环境并按要求命名（如mobile+学号），选择指定赛道（依据学号尾数计算），添加巡线机器人（robot+学号）及绘制轮速/轨迹曲线图（graph/path+学号），截图提交PDF。实践题（30分）需编写机器人传感器数据获取、运动控制（设置左右轮转速）及巡线任务控制代码，提交程序并录制仿真视频，分析任务完成时间及改进方案。考试时限60分钟，开卷形式，强调文件命名规范与操作准确性。

《移动机器人设计与实践》上机测评

适用班级：1609

试题总分：60分  考试时限：60分钟  考试形式：开卷

题号

一

二

总分

阅卷人

得分

得分

一、配置题（每小题10分, 3题共30分）

完成后截图放到同一个pdf文档中并标注题号提交云班课

  1. 新建考试专用环境并另存为mobile+个人学号。（10分）

具体文件名称：_____________________________________________________

  1. 在环境中四个赛道按要求绘制一个并添加巡线机器人，机器人命名为robot+  个人学号。（10分）赛道从左到右依次为0-3，选择和学号最后两位除以4的余数为依据。例如39号选择赛道3，41号选择赛道1，在图1中打勾标出。

图1 在环境中选择赛道并标出

具体机器人名称：___________________________________________________   

  1. 在环境中添加机器人左右轮转速曲线绘制图，图命名为graph+个人学号，图背景为白色，左右轮曲线颜色自定义为不同颜色，例如蓝色和红色，两轮速度曲线不要采用相同颜色绘制。（10分）

具体图表名称：_____________________________________________________

注意：云班课中提交文档和试卷作答必须一致。

图2 图表颜色设置示意

得分

二、实践题（每小题10分, 3题共30分。）

云班课提交程序和仿真调试录像

  1. 完成第三题准备工作后，写出机器人获取环境信息的传感器代码。（10分）

  1. 写出机器人运动控制如设置左右轮转速对应的代码。（10分）

  1. 写出机器人完成要求任务如巡线的控制代码，代码能否稳定跑完全程，跑完全程的时间为多少秒，如何改进提升，如果不能跑完全程，分析原因。（10分）

如上全部内容完成后，保存到mobile+个人学号。开启仿真并录制机器人完成巡线任务视频。

《移动机器人设计与实践》上机测评

适用班级：1609

试题总分：60分  考试时限：60分钟  考试形式：开卷

题号

一

二

总分

阅卷人

得分

得分

一、配置题（每小题10分, 3题共30分。）

完成后截图放到同一个pdf文档中并标注题号提交云班课

  1. 新建考试专用环境并另存为racecar+个人学号。（10分）

具体文件名称：_____________________________________________________

  1. 在环境中四个赛道按要求绘制一个并添加巡线机器人，机器人命名为robot+个人学号。（10分）赛道从左到右依次为0-3，选择和学号最后两位除以4的余数为依据。例如39号选择赛道3，41号选择赛道1，在图2中打勾标出。

图2 在环境中选择赛道并标出

具体机器人名称：___________________________________________________   

  1. 在环境中添加机器人轨迹曲线绘制图，图命名为path+个人学号，图背景为白色，轨迹曲线颜色自定义为不同颜色，例如蓝色。（10分）

具体图表名称：_____________________________________________________

注意：云班课中提交文档和试卷作答必须一致。

图3 图表颜色设置示意

得分

二、实践题（每小题10分, 3题共30分。）

云班课提交程序和仿真调试录像

  1. 完成第三题准备工作后，写出机器人获取环境信息的传感器代码。（10分）

  1. 写出机器人运动控制如设置左右轮转速对应的代码。（10分）

  1. 写出机器人完成要求任务如巡线的控制代码，代码能否稳定跑完全程，跑完全程的时间为多少秒，如何改进提升，如果不能跑完全程，分析原因。（10分）

如上全部内容完成后，保存到racecar+个人学号。开启仿真并录制机器人完成巡线任务视频。

《移动机器人设计与实践》上机测评参考操作规范和要求

一、配置题操作规范和要求
  1. 新建考试专用环境并另存为指定名称（10分）
    • 操作规范：
      • 打开相应的机器人仿真软件，进入环境创建界面。
      • 根据考试要求，新建一个考试专用环境，确保环境布局和参数设置符合基本要求（如赛道宽度、长度等）。
      • 将新建的环境文件另存为“mobile + 个人学号”（或“racecar + 个人学号”，根据具体题目要求）。例如，学号为 123 的同学，文件名称应为“mobile123”（或“racecar123”）。
    • 要求：
      • 文件名称必须严格按照要求填写，否则酌情扣分。
      • 保存的文件应完整且可正常打开，若文件损坏或无法打开，此题不得分。
  2. 在环境中选择赛道并添加巡线机器人（10分）
    • 操作规范：
      • 查看环境中四个赛道的编号，从左到右依次为 0 - 3。
      • 根据学号最后两位除以 4 的余数选择赛道。例如，学号最后两位为 39，39 ÷ 4 = 9 余 3，则选择赛道 3；学号最后两位为 41，41 ÷ 4 = 10 余 1，则选择赛道 1。
      • 在选定的赛道上绘制相应的巡线路径（如果软件需要手动绘制）。
      • 添加巡线机器人到选定的赛道上，并将机器人命名为“robot + 个人学号”。例如，学号为 123 的同学，机器人名称应为“robot123”。
      • 在提供的图（图 1 或图 2）中，用打勾的方式标出所选择的赛道。
    • 要求：
      • 赛道选择必须严格按照学号计算结果进行，否则此题不得分。
      • 机器人命名必须准确，否则酌情扣分。
      • 打勾标记必须清晰可见，若标记不清晰或未标记，此题酌情扣分。
  3. 在环境中添加机器人左右轮转速曲线绘制图（或轨迹曲线绘制图）（10分）
    • 操作规范：
      • 在环境设置或数据可视化功能中，找到添加曲线绘制图的选项。
      • 创建一个新的曲线绘制图，命名为“graph + 个人学号”（或“path + 个人学号”，根据具体题目要求）。例如，学号为 123 的同学，图表名称应为“graph123”（或“path123”）。
      • 设置图表背景为白色。
      • 对于左右轮转速曲线绘制图，将左右轮速度曲线分别设置为不同颜色，如蓝色和红色，确保两轮速度曲线颜色不同。对于轨迹曲线绘制图，将轨迹曲线设置为自定义颜色，如蓝色。
    • 要求：
      • 图表名称必须严格按照要求填写，否则酌情扣分。
      • 图表背景必须为白色，否则酌情扣分。
      • 左右轮速度曲线（或轨迹曲线）颜色设置必须符合要求，若颜色设置错误或两轮速度曲线颜色相同（针对左右轮转速曲线绘制图），此题酌情扣分。
二、实践题操作规范和要求
  1. 机器人获取环境信息的传感器代码（10分）
    • 操作规范：
      • 根据所使用的机器人仿真软件和编程语言，编写获取环境信息的传感器代码。
      • 代码应能够获取机器人巡线所需的传感器数据，如赛道传感器数据（用于检测机器人与赛道的相对位置）。
      • 代码应具有良好的可读性和注释，方便他人理解。
    • 要求：
      • 代码功能必须完整，能够准确获取传感器数据，否则酌情扣分。
      • 代码应无语法错误，若存在语法错误导致代码无法运行，此题不得分。
      • 代码注释应清晰、准确，若注释不完整或不准确，此题酌情扣分。
  2. 机器人运动控制如设置左右轮转速对应的代码（10分）
    • 操作规范：
      • 编写设置机器人左右轮转速的代码，代码应能够根据控制算法或输入参数，准确设置左右轮的转速。
      • 代码应与所使用的机器人仿真软件和编程语言相匹配。
      • 同样，代码应具有良好的可读性和注释。
    • 要求：
      • 代码功能必须完整，能够准确设置左右轮转速，否则酌情扣分。
      • 代码应无语法错误，若存在语法错误导致代码无法运行，此题不得分。
      • 代码注释应清晰、准确，若注释不完整或不准确，此题酌情扣分。
  3. 机器人完成巡线任务的控制代码及分析（10分）
    • 操作规范：
      • 编写机器人完成巡线任务的控制代码，代码应综合运用传感器数据获取和运动控制功能，实现机器人在赛道上的巡线行驶。
      • 运行代码，进行仿真调试，记录机器人能否稳定跑完全程。
      • 若机器人能稳定跑完全程，记录跑完全程的时间，并分析如何改进提升（如优化控制算法、调整传感器参数等）。
      • 若机器人不能跑完全程，分析原因（如传感器数据不准确、控制算法不合理、机器人参数设置不当等）。
    • 要求：
      • 控制代码功能必须完整，能够实现基本的巡线功能，否则酌情扣分。
      • 仿真调试录像应清晰展示机器人的运行过程，若录像不清晰或无法正常播放，此题酌情扣分。
      • 对于机器人能否跑完全程、跑完全程的时间以及改进提升措施（或不能跑完全程的原因分析），应准确、详细地记录和阐述，若记录不完整或不准确，此题酌情扣分。
提交要求
  1. 配置题截图文档：
    • 将配置题完成后的截图放到同一个 pdf 文档中，并标注题号。
    • 确保 pdf 文档中的截图清晰、完整，能够准确反映操作过程和结果。
    • 将 pdf 文档提交到云班课，提交的文档名称应与试卷作答中的文件名称一致。
  2. 实践题程序和仿真调试录像：
    • 将实践题中编写的程序代码保存到相应的文件中，文件名称应符合要求（如“mobile + 个人学号”或“racecar + 个人学号”）。
    • 录制机器人完成巡线任务的仿真调试录像，录像应清晰展示机器人的运行过程，包括启动、巡线行驶、结束等环节。
    • 将程序文件和仿真调试录像提交到云班课，提交的内容应与试卷作答中的描述一致。

由于《移动机器人设计与实践》上机测评的具体实现依赖于所使用的机器人仿真软件和编程语言（如 ROS、V-REP、Webots 等），以下提供一个通用的、基于假设的参考答案示例，你可以根据实际使用的软件和语言进行调整。

一、配置题参考答案示例

1. 新建考试专用环境并另存为指定名称
  • 操作步骤：
    • 打开机器人仿真软件，进入环境创建界面。
    • 点击“新建环境”按钮，创建一个空白环境。
    • 根据考试要求，设置环境的基本参数（如赛道宽度、长度等，这里假设软件有相关设置选项）。
    • 点击“文件”菜单，选择“另存为”，将文件命名为“mobile123”（假设学号为 123）。
  • 文件名称：mobile123
2. 在环境中选择赛道并添加巡线机器人
  • 操作步骤：
    • 查看环境中四个赛道的编号，从左到右依次为 0 - 3。
    • 学号 123 的最后两位是 23，23 ÷ 4 = 5 余 3，所以选择赛道 3。
    • 在赛道 3 上绘制巡线路径（假设软件有绘制路径功能）。
    • 点击“添加机器人”按钮，选择巡线机器人模型，将其放置在赛道 3 的起始位置。
    • 将机器人命名为“robot123”。
    • 在提供的图（假设为图 1）中，在赛道 3 对应的方框内打勾。
  • 具体机器人名称：robot123
  • 图 1 标记：在赛道 3 对应的方框内打勾
3. 在环境中添加机器人左右轮转速曲线绘制图（假设题目要求此部分）
  • 操作步骤：
    • 在软件的“数据可视化”或“图表”功能中，点击“新建图表”按钮。
    • 将图表命名为“graph123”。
    • 设置图表背景为白色。
    • 添加左右轮速度曲线，将左轮速度曲线设置为蓝色，右轮速度曲线设置为红色。
  • 具体图表名称：graph123

二、实践题参考答案示例（以 Python 代码为例，假设使用一个简单的机器人控制框架）

1. 机器人获取环境信息的传感器代码
class Sensor:
    def __init__(self):
        # 模拟传感器初始化，实际代码应根据具体传感器进行实现
        self.line_sensors = [0, 0, 0, 0]  # 假设有 4 个巡线传感器

    def get_line_sensor_data(self):
        # 模拟获取巡线传感器数据，实际代码应从硬件传感器读取数据
        # 这里简单模拟传感器读数，实际场景中可能是 0 或 1（检测到或未检测到赛道线）
        import random
        for i in range(len(self.line_sensors)):
            self.line_sensors[i] = random.randint(0, 1)  # 随机模拟传感器数据，实际应替换为真实读取代码
        return self.line_sensors

# 创建传感器实例
sensor = Sensor()

# 获取传感器数据示例
sensor_data = sensor.get_line_sensor_data()
print("Line sensor data:", sensor_data)

python

class Sensor:
def __init__(self):
# 模拟传感器初始化，实际代码应根据具体传感器进行实现
self.line_sensors = [0, 0, 0, 0] # 假设有 4 个巡线传感器
def get_line_sensor_data(self):
# 模拟获取巡线传感器数据，实际代码应从硬件传感器读取数据
# 这里简单模拟传感器读数，实际场景中可能是 0 或 1（检测到或未检测到赛道线）
import random
for i in range(len(self.line_sensors)):
self.line_sensors[i] = random.randint(0, 1) # 随机模拟传感器数据，实际应替换为真实读取代码
return self.line_sensors
# 创建传感器实例
sensor = Sensor()
# 获取传感器数据示例
sensor_data = sensor.get_line_sensor_data()
print("Line sensor data:", sensor_data)
2. 机器人运动控制如设置左右轮转速对应的代码
class RobotControl:
    def __init__(self):
        self.left_wheel_speed = 0
        self.right_wheel_speed = 0

    def set_wheel_speeds(self, left_speed, right_speed):
        # 设置左右轮转速，实际代码应与机器人硬件驱动接口进行交互
        self.left_wheel_speed = left_speed
        self.right_wheel_speed = right_speed
        print(f"Setting wheel speeds - Left: {left_speed}, Right: {right_speed}")

# 创建机器人控制实例
robot_control = RobotControl()

# 设置左右轮转速示例
robot_control.set_wheel_speeds(50, 50)  # 前进

python

class RobotControl:
def __init__(self):
self.left_wheel_speed = 0
self.right_wheel_speed = 0
def set_wheel_speeds(self, left_speed, right_speed):
# 设置左右轮转速，实际代码应与机器人硬件驱动接口进行交互
self.left_wheel_speed = left_speed
self.right_wheel_speed = right_speed
print(f"Setting wheel speeds - Left: {left_speed}, Right: {right_speed}")
# 创建机器人控制实例
robot_control = RobotControl()
# 设置左右轮转速示例
robot_control.set_wheel_speeds(50, 50) # 前进
3. 机器人完成巡线任务的控制代码及分析
import time

class LineFollowingRobot:
    def __init__(self):
        self.sensor = Sensor()
        self.robot_control = RobotControl()
        self.run_time = 0
        self.start_time = None

    def follow_line(self):
        self.start_time = time.time()
        while True:  # 实际场景中应有退出条件，如到达终点
            sensor_data = self.sensor.get_line_sensor_data()
            # 简单的巡线控制算法，根据传感器数据调整左右轮转速
            if sensor_data[1] == 1:  # 假设传感器 1 检测到赛道线，向左转
                self.robot_control.set_wheel_speeds(40, 60)
            elif sensor_data[2] == 1:  # 假设传感器 2 检测到赛道线，向右转
                self.robot_control.set_wheel_speeds(60, 40)
            else:  # 直行
                self.robot_control.set_wheel_speeds(50, 50)

            # 模拟机器人运行时间
            time.sleep(0.1)
            self.run_time = time.time() - self.start_time

            # 判断是否完成任务（这里简单模拟，实际应根据传感器或软件功能判断）
            if self.run_time > 30:  # 假设 30 秒后认为完成任务
                break

        # 分析
        if self.run_time <= 30:
            print(f"Robot completed the line-following task in {self.run_time:.2f} seconds.")
            print("Improvement suggestions:")
            print("1. Optimize the control algorithm to make the robot more stable at corners.")
            print("2. Adjust the sensor sensitivity to improve line detection accuracy.")
        else:
            print("Robot failed to complete the line-following task.")
            print("Failure reasons:")
            print("1. The control algorithm may not be robust enough, causing the robot to deviate from the line easily.")
            print("2. The sensor data may be noisy, leading to incorrect wheel speed adjustments.")

# 创建巡线机器人实例并运行
line_following_robot = LineFollowingRobot()
line_following_robot.follow_line()

python

import time
class LineFollowingRobot:
def __init__(self):
self.sensor = Sensor()
self.robot_control = RobotControl()
self.run_time = 0
self.start_time = None
def follow_line(self):
self.start_time = time.time()
while True: # 实际场景中应有退出条件，如到达终点
sensor_data = self.sensor.get_line_sensor_data()
# 简单的巡线控制算法，根据传感器数据调整左右轮转速
if sensor_data[1] == 1: # 假设传感器 1 检测到赛道线，向左转
self.robot_control.set_wheel_speeds(40, 60)
elif sensor_data[2] == 1: # 假设传感器 2 检测到赛道线，向右转
self.robot_control.set_wheel_speeds(60, 40)
else: # 直行
self.robot_control.set_wheel_speeds(50, 50)
# 模拟机器人运行时间
time.sleep(0.1)
self.run_time = time.time() - self.start_time
# 判断是否完成任务（这里简单模拟，实际应根据传感器或软件功能判断）
if self.run_time > 30: # 假设 30 秒后认为完成任务
break
# 分析
if self.run_time <= 30:
print(f"Robot completed the line-following task in {self.run_time:.2f} seconds.")
print("Improvement suggestions:")
print("1. Optimize the control algorithm to make the robot more stable at corners.")
print("2. Adjust the sensor sensitivity to improve line detection accuracy.")
else:
print("Robot failed to complete the line-following task.")
print("Failure reasons:")
print("1. The control algorithm may not be robust enough, causing the robot to deviate from the line easily.")
print("2. The sensor data may be noisy, leading to incorrect wheel speed adjustments.")
# 创建巡线机器人实例并运行
line_following_robot = LineFollowingRobot()
line_following_robot.follow_line()

仿真调试录像说明

  • 使用屏幕录制软件（如 OBS Studio、Camtasia 等）录制机器人完成巡线任务的过程。
  • 录像应清晰展示机器人的启动、巡线行驶（包括转弯、直行等动作）以及结束过程。
  • 在录像中可以适时添加文字说明，解释机器人的运行状态和关键操作。

保存文件

  • 将配置题完成后的截图放到同一个 pdf 文档中，并标注题号，命名为“配置题答案_123.pdf”（假设学号为 123）。
  • 将实践题的程序代码保存为“line_following_robot_123.py”（假设学号为 123）。
  • 将仿真调试录像保存为“line_following_simulation_123.mp4”（假设学号为 123）。
  • 将上述文件提交到云班课。

以上代码和示例仅供参考，实际考试中需要根据具体的机器人仿真软件、编程语言和考试要求进行调整和完善。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

zhangrelay

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值