人形机器人原理与实践-课程教学大纲

《人形机器人原理与实践》教学大纲课程代码课程名称人形机器人原理与实践英文名称PrinciplesandPracticeofHumanoidRobots课程类别专业领域课课程性质必修/选修学时总学时：32理论课学时：32上机学时：0实验学时：0实践学时：0学分2开课学期第4学期开课单位自动化科学与工程学院适用专业机器人工程、智能科学与技术、自动化、Python/C++程序设计、人工智能授课语言中文先修课程微积分、积分变换、复变函数、大学物理、电路、模拟电子技术毕业要求（专业培养能力）本课程对学生达到如下毕业要求有如下贡献：2.3(问题分析)：能认识到人形机器人系统设计涉及机械、控制、情感计算等多学科交叉，能通过文献寻求针对运动规划、情感交互等复杂工程问题的解决方案。3.1(设计/开发解决方案)：能够设计满足特定交互需求（如医疗护理、陪伴）的人形机器人硬件结构、驱动系统及情感计算模型。3.2(设计/开发解决方案)：能够运用多模态融合、运动控制等知识提出多种设计方案，并体现出在人机共融与情感交互方面的创新意识。5.1(使用现代工具)：能够选择与使用恰当的仿真软件（如ROS、Gazebo）、深度学习框架对人形机器人的运动与交互功能进行分析、计算与开发。6.1(沟通)：能够就人形机器人领域的前沿技术、系统设计方案与同行及公众进行有效沟通，撰写设计文档与技术报告。课程培养学生的能力（教学目标）完成课程后，学生将具备以下能力：（人形机器人理论基础）掌握人形机器人的空间向量运算、位姿变换数学基础，理解液压/气压/电驱动等驱动方式及视觉/触觉等传感器原理，建立完整的系统认知。【2.3】【3.1】（情感交互技术能力）掌握语音、面部表情及生理信号的情感特征提取方法，理解情感计算模型（如OCC模型）及多模态情感表达技术，具备开发具备初步“情商”的机器人系统的能力。【3.2】【5.1】（系统设计与工程实践）掌握人形机器人的硬件系统设计（关节、转动/升降机构）、操作系统（ROS）搭建及人机交互界面设计方法，了解医疗护理等落地场景。【3.1】【5.3】（运动规划与控制能力）理解双冗余度机械臂运动规划、全身运动控制等核心算法，能够分析并解决人形机器人在非结构化环境下的运动控制问题。【2.3】【5.1】课程简介《人形机器人原理与实践》是机器人工程及人工智能专业的进阶课程。本课程系统梳理了人形机器人的核心理论与技术应用，全书共10章。课程内容涵盖从基础理论（发展背景、数学基础、驱动与感知）到核心技术（情感特征提取、情感计算模型、多模态情感表达），再到工程实践（硬件系统设计、操作系统、人机交互设计及运动规划）。课程特色在于强调“情感交互”与“工程落地”的结合，通过医疗护理机器人等案例，培养学生设计具有运动能力与情感交互能力的新一代人形机器人的综合素质。教学内容与学时分配（一）绪论与人形机器人基础学时：3学时主要内容：人形机器人的背景、意义及国内外发展历史（WABOT,Atlas,BHR等）。人形机器人的行业技术挑战（执行器、感知、交互）。数学基础：空间向量运算、齐次坐标变换、旋转矩阵与欧拉角、四元数。驱动方式（液压、气压、电驱动）与传感器分类（视觉、力觉、听觉）。教学要求：了解人形机器人的发展脉络与前沿挑战；熟练掌握位姿描述的数学方法（特别是齐次变换矩阵）；掌握不同驱动方式的优缺点及传感器选型原则。重点：齐次坐标变换、旋转矩阵、伺服驱动器原理。难点：空间位姿变换的数学推导与物理意义对应。（二）情感特征提取与处理学时：3学时主要内容：语音情感特征提取：MFCC、LPC、基频、能量等特征。面部表情特征提取：几何特征法、Gabor小波变换、光流法。生理信号情感特征：EEG（脑电）、ECG（心电）、GSR（皮肤电）信号分析。特征降维：PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）。教学要求：理解多模态情感信号的产生机理；掌握语音和图像中关键情感特征的提取算法；了解生理信号在情感识别中的应用。重点：MFCC提取流程、面部特征点定位、PCA降维算法。难点：生理信号的噪声处理与特征映射。（三）情感计算与表达基础学时：3学时主要内容：情感建模：离散情感模型（Ekman）、维度模型（PAD）、认知评价模型（OCC）。多模态情感融合分析：特征级融合、决策级融合策略。情感生成与表达：情感语音合成、面部表情合成（FACS）、肢体语言生成。模糊氛围场建模：基于模糊层次分析法的人机交互氛围建模。教学要求：理解主流情感计算模型及其适用场景；掌握多模态数据的融合方法；了解机器人如何通过语音和动作“表达”情感。重点：OCC情感模型、多模态融合策略、情感语音合成原理。难点：多模态数据融合中的时间同步与异构数据处理。（四）人形机器人硬件系统设计学时：3学时主要内容：硬件设计流程：构型构建、自由度配置。动力源与传动：减速器选择（谐波、RV）、伺服驱动器选型。典型机构设计：头部转动机构、升降机构设计原理与控制。机械结构设计：仿生关节设计、头部/双臂/腿部结构设计、外壳与皮肤设计。教学要求：掌握人形机器人自由度配置原则；能够进行核心零部件（电机、减速器）的选型计算；理解仿生结构的设计要点。重点：自由度分配、关节模组设计、减速器选型。难点：紧凑空间下的高爆发力关节设计与散热处理。（五）操作系统与人机交互系统学时：3学时主要内容：嵌入式系统与底层驱动：硬件架构、底层电路设计、驱动系统搭建。机器人操作系统（ROS）：ROS架构、节点通信、SLAM与导航功能包应用。人机交互系统设计：语音/动作/脑机交互方式。交互设计方法：以用户为中心的设计、原型法、设计模式。教学要求：熟悉嵌入式控制系统的组成；掌握ROS的基本操作与常用功能包的使用；能够设计符合人机工程学的交互流程。重点：ROS通信机制、SLAM导航实现、交互脚本设计。难点：实时操作系统（RTOS）与ROS的协同、复杂交互逻辑的实现。（六）人形机器人硬件系学时：4学时主要内容：硬件设计总论：人形机器人硬件系统的分层架构（机械、驱动、感知、控制），硬件设计流程（构型规划->部件选型->系统集成）。核心驱动元件选型：动力源：直流伺服电机、步进电机、电动推杆的特性与选型计算。传动机构：谐波减速器、RV减速器、行星齿轮减速器的原理与适用场景（如手臂与腿部关节的差异）。典型运动机构设计：转动机构：头部二自由度（Pan-Tilt）机构设计、腕部/踝部转动结构。升降机构：丝杠螺母式、剪叉式、链轮式升降机构原理及其在机器人腰部/底盘中的应用。工程案例：分析医疗护理机器人的硬件选型逻辑（静音要求、负载能力）。教学要求：掌握机器人核心零部件的选型方法；理解不同传动机构的优缺点；能够设计简单的机器人关节模组。重点：减速器与电机的匹配选型、关节模组的集成设计。难点：紧凑空间下的高功率密度关节设计、升降机构的稳定性控制。（七）人形机器人操作系统学时：4学时（理论2+实验2）主要内容：嵌入式系统基础：嵌入式硬件架构（ARM/FPGA）、底层电路设计（电源管理、信号处理）、硬件驱动开发流程及API编程接口。机器人操作系统（ROS）架构：ROS的文件系统级、计算图级（节点、话题、服务、动作）及开源社区级概念；常用功能包（Navigation,MoveIt!）介绍。驱动系统搭建实战：底层驱动与上层控制的通信协议（串口/CAN/EtherCAT）。案例分析：医疗护士助理机器人的药箱电控锁与LED灯驱动控制实现（服务请求与响应流程）。系统集成：从底层电机驱动到上层ROS节点的完整控制链路搭建。教学要求：理解嵌入式系统在机器人底层的控制作用；掌握ROS的基本通信机制（Topic/Service）；能够编写简单的ROS节点实现对底层硬件（如电机、LED、传感器）的控制。重点：ROS节点通信机制、底层驱动协议解析、Service服务模式的应用。难点：实时操作系统（RTOS）与非实时系统（Linux/ROS）的数据交互与同步。（八）人机交互系统设计学时：3学时主要内容：交互方式概论：语音交互：语音识别（ASR）的时变性与非平稳性处理、自然语言处理（NLP）流程。动作交互：手势识别、肢体跟随、触觉感知交互。脑机交互（BCI）：脑电信号（EEG）控制机器人的基本原理与前沿应用。交互系统设计方法：以用户为中心的设计（UCD）流程、用户画像构建、交互脚本设计。设计工具与评估：原型设计与A/B测试方法。可用性测试（UsabilityTesting）与用户体验反馈循环。人机交互设计指南与相关标准。教学要求：了解多种人机交互模态的技术原理；掌握以用户为中心的交互设计流程；能够设计符合各种场景（如陪护、导览）的人形机器人交互逻辑。重点：语音交互中的语义理解难点、多模态交互（语音+动作）的协同设计。难点：非结构化环境下的自然交互意图理解、脑机接口信号的噪声处理。（九）人形机器人机械结构设计学时：3学主要内容：仿生结构基础与自由度配置：人体骨骼与肌肉系统分析（不动/微动/活动关节）。全身自由度（DOF）分配策略：头部（12DOF，含情感表达微表情）、双臂（22DOF，冗余自由度设计）、腰部（1DOF）及下肢设计的取舍。关节驱动选型与设计：大力矩关节（肩、腰、颈）与小力矩关节（面部五官、手指）的电机选型差异（伺服舵机vs行星减速电机vs直线推杆）。特殊传动机构设计：眼睛：基于平行四边形机构的眼球联动（左右/上下）与眼睑独立开闭设计。*嘴巴：步进电机+齿轮同步带传动的大力矩张合机构设计。颈部：基于电动推杆与陀螺仪反馈的点头/俯仰闭环控制结构。外观与皮肤设计：硬质外壳（支撑与保护）与软性硅胶皮肤（情感表现）的结合设计。皮肤驱动点布局（眉毛、颊肌）与机械结构的粘连工艺。教学要求：理解人形机器人“形神兼备”的机械设计难点；掌握利用连杆机构（如平行四边形）简化驱动数量的方法；了解硅胶皮肤在情感机器人中的应用工艺。重点：头部微表情机械结构设计（眼、眉、嘴的联动）、高集成度下的电机选型。难点：紧凑空间内的多自由度干涉处理、仿生皮肤的非线性形变控制。（十）控制系统设计及运动规划学时：3学时主要内容：控制系统分层架构：硬件驱动层（MCU）：基于STM32的底层驱动设计，PID闭环控制算法在步进电机与电动推杆中的实现（定时器中断、PWM生成）9999。操作系统层（Linux/ROS）：ROS节点通信机制设计，图像处理、语音交互、运动规划节点的解耦与集成10。多模态交互系统实现：基于Android平板的人机交互界面（UI）设计与Socket通信。交互逻辑流：人脸识别（OpenCV）$\rightarrow$头部追踪；语音唤醒（科大讯飞接口）$\rightarrow$语义理解$\rightarrow$情感动作响应12121212。运动学与动力学基础：冗余度机械臂的正逆运动学建模。雅可比矩阵（Jacobian）在速度层与力矩层的应用13。双臂协同运动规划（核心算法）：二次规划（QP）框架：将任务目标（最小化关节速度）与约束条件（关节极限、避障）转化为QP问题求解14141414。相互避碰策略：基于线段最短距离法的双臂避障模型，构建一般安全阈值与紧急安全阈值。神经网络求解器：利用LVI-PDNN（线性变分不等式-原始对偶神经网络）在线求解运动规划问题。教学要求：掌握从底层PID到上层ROS的完整控制链路；深刻理解冗余自由度机械臂的逆运动学求解难点；掌握基于优化（QP）的避障运动规划算法原理。重点：ROS节点与MCU的通信协议、双臂协同中的自身避障算法（Self-collisionavoidance）、QP问题的构建。难点：雅可比矩阵的伪逆求解、动态环境下的实时避障约束构建、神经网络求解器的收敛性理解。实验教学（包括上机学时、实验学时、实践学时）另外开设了“人形机器人”课程设计。教学方法课程教学以课堂教学、课外作业、综合讨论为主，结合书中的工程案例（如医疗护士助理机器人）进行分析，部分学生可参与授课教师关于人形机器方向的科研项目及学科竞赛。考核方式本课程注重过程考核，成绩比例为：平时作业和课堂表现：30%，期末考试（或课程设计大作业）：70％平时作业和课堂表现：通过课后作业（含算法推导与ROS仿真练习）、课堂提问等体现能力达成情况：70%；课堂表现：30%。期末考核：人形机器人的基本概念、发展历史与数学基础（位姿变换）：约20%；【2.3】情感特征提取（语音/视觉/生理）与情感计算模型分析：约20%；【3.1】【3.2】人形机器人硬件结构设计、驱动原理及传感器应用：约20%；【5.1】机器人操作系统（ROS）架构与人机交互系统设计：约20%；【5.3】人形机器人的运动规划算法、系统集成与工程伦理分析：约20%；【3.3】【10.1】教材及参考书现用教材：张智军,丁成,林俊杰,罗亚梅编著.《人形机器人原理与实践》.机械工业出版社,2026.主要参考资料：相关（美）罗萨琳德·皮卡德(RosalindW.Picard).《情感计算》(AffectiveComputing).北京理工大学出版社,2005.（日）梶田秀司(ShuujiKajita)等著;管贻生译.《仿人机器人》(IntroductiontoHumanoidRobots).清华大学出版社,2007.肖南峰.《仿人机器人》.科学出版社,2008.PeterCorke.Robotics,VisionandControl:FundamentalAlgorithmsinMATLAB.Springer,2011.ROS官方文档及IEEETransactiononAffectiveComputing等期刊文献.制定人及制定时间张智军。2026年1月

“RoboticSystem”SyllabusCourseCodeCourseTitleRoboticSystemCourseCategoryDisciplinaryBasicCourseCourseNatureSpecializedCourseClassHours48Credits3Semester6InstituteSchoolofAutomationScienceandEngineeringProgramOrientedAutomation,IntelligentScienceandTechnologyTeachingLanguageChinesePrerequisitesCalculus,ComplexFunctionsandIntegralTransforms,CollegePhysics,Circuits,AnalogueElectronicsStudentOutcomes(SpecialTrainingAbility)2.3.Recognizethattherearemanyoptionsforsolvingcomplexengineeringproblems,andyoucanfindpossiblesolutionsthroughtheliterature.3.1.Abilitytodesignsystems,units(components)orautomatedproductionprocessesthatmeetthespecificneedsandfunctionsofautomatedcomplexengineering.3.2.Abilitytouseavarietyofknowledgetoproposeavarietyofsolutionstosolvecomplexengineeringproblems,comparemultipledesignoptions,andproposesolutionsthatreflectinnovationawareness.3.3.Beabletoconsidersocial,health,safety,legal,culturalandenvironmentalfactorsinthedesignprocess.5.1.Abilitytoanalyze,calculate,designanddevelopautomationproductsforcomplexengineeringproblemsrelatedtoautomationusingappropriateelectronicinstrumentation,informationresources,andmodernengineeringtools.5.3.Abilitytodeveloporselectmoderntoolsthatmeetspecificneeds,simulateandsimulateautomationengineeringproblems,andbeabletoanalyzetheirlimitations.10.1.Abilitytocommunicateeffectivelywithcomplexengineering,newtechnologies,newproducts,peersandthepublic,writerequirementsanalysis,designdocumentation,feasibilityandtechnicalreports,publishpresentations,andlistentoandrespondtothepublicthroughdiscussionswithteammembersopinion.TeachingObjectives1.(SolidBasicKnowledge)Masteringsolidbasicknowledgeofnaturalscience,comprehensiveapplicationofforeignlanguageandmanagement,wide-coverageprofessionalknowledgeofautomation,includingcontroltheoryanditstechnology,electricalandelectronictechnology,computersoftware,hardwareandnetworktechnology,informationprocessingandsystemengineeringetc.Layingagoodfoundationforfurtherstudyingraduateschool.[2.3]][3.1]2.(AbilityofSolvingComplexEngineeringProblems)Anabilitytoindependentlyandinnovativelyapplytheprofessionalknowledgetosolvethepracticalengineeringproblemsrelatedtoautomation,includingmotioncontrol,processcontrol,automaticmanufacturingsystem,artificialintelligenceandrobotcontrol,automaticinstrumentandequipment,newsensor,informationprocessing,intelligentbuildings,complexnetworkandcomputerapplicationsystemetc.[3.2][5.1]4.(CognitionofEngineeringSystem)Masteringbasicskillsandpracticalmethodsofsystemdesign,integration,R&Dandengineeringapplicationrelatedtoautomation,understandingtheengineeringapplicationtechnologyrelatedtoautomation.[5.3]5.(ProfessionalAbilityofSocialImpactAssessment)Anabilitytocorrectlyviewandunderstandthepotentialimpactofthedevelopmentandapplicationofautomationscienceandtechnologyonpeople'sdailylife,socialandeconomicstructure.[3.3][10.1]CourseDescriptionThiscourseisacomprehensivecourseforautomationmajorinuniversity.Theaimistohelptheundergraduatestudentstomastertheknowledgeinautomationortherelatedtounderstandthebasicstructurecharacteristicsoftherobotandstatusdescription,thekinematicsandinversekinematicsoftherobot,velocitykinematics,dynamicsandcontrolofRobotics.Throughthiscourse,thestudentscanmasterthemethodsofcoordinatetransform,controlofindustrialrobotkinematics,theinversekinematicsandspeedkinematicsanalysis,andunderstandingsomeproblemsinthedesignoftherobot.TeachingContentandClassHoursDistributionI.Introduction 3lecturesThebasicconceptanddevelopmentprocessofrobots;Theterminologyanddefinitionofroboticsanditsrelationshiptootherdisciplines;Classificationofrobots,characteristics,basicstructureandmultimediadisplayofvariousrobotapplications.Teachingrequirements:masteraimsandtasksofcourses,understandingtheuseofrobots,understandingrobothistory;Masteringtermsanddefinitionsofroboticsanditsrelationshipwithotherdisciplines;Masteringtheclassificationofrobots,basicstructuresandthecharacteristicsofmultimediadisplay.Keypoints:Basicconceptofrobotdevelopment;Difficulties:Termsanddefinitionsofroboticsanditsrelationshipwithotherdisciplines.II.RepresentingPositionandOrientation3lectures(1)Descriptionofthetwo-dimensionalposeoftherobot;(2)Descriptionofthethree-dimensionalposeoftherobot;Teachingrequirement:Masteringtherepresentationoftherobot'sspatialpositionandorientationandestablishacoordinatesystemandindicatetherelativepose,andwritetheloopequationofthepose.Key:Thepositionandorientationrepresentationoftherobot;Difficulties:Createacoordinatesystembasedontheposeoftherobotandperformcoordinatetransformation.III.TimeandMotion3lectures(1)Trajectories;(2)TimeVaryingCoordinateFrames;Teachingrequirement:Masteringtheposeproblemoftherobotchangingwithtime,createaseriesofposesthattherobotshouldfollow,thatis,thetrajectory,andunderstandthetimederivativeoftheorthogonalrotationmatrixKey:Createaseriesofposesthattherobotwillfollow,iethetrajectory,Difficulties:Inverseproblemofpose.IV.MobileRobotVehicles3lectures(1)Themobilityoftherobot;(2)Groundmobiletrolleyrobots;(3)Four-rotorflyingrobot.Teachingrequirement:Understandhowthepositionoftherobotplatformisafunctionoftheinputcontrolsignalovertimeandthebasicconceptsofrobotmobility,configurationspace,andtaskspace.Key:Mobilityoftherobotplatform.Difficulties:Flyingrobotplatform.V.Navigation3lectures(1)Reactivenavigationoftherobot;(2)Map-BasedPlanning.Teachingrequirements:Masteringtherobot'sreactivenavigationmethodandmap-basedpathplanning.Throughtherobot'snavigationtechnology,therobotcanreachtheoptimalrecordofthetarget.Key:Reactivenavigationmethodforrobots..Difficulties:map-basedpathplanning.VI.Localization3lectures(1)Thetrajectoryestimationoftherobot;(2)Usethemaptodeterminethepositionoftherobot;(3)CreatingaMap;(4)Positioninganddrawing;(5)Monte-CarloLocalization.Teachingrequirement:Masteringtwomethodsofrobotpositionestimation:throughtrackcalculationsandbyobservingfeaturesknownonthemap.Key:Positionestimationoftherobot.Difficulties:MonteCarloestimatesandparticulatefilters.VII.RobotArmKinematics3lectures(1)Thepositivekinematicsofthemanipulator;(2)Inversekinematicsofthemanipulator;(3)Theproblemofthetrajectoryoftherobotarm;(4)DeterminetheD-Hparameters;Teachingrequirements:Masteringthekinematicsoftheroboticarm,mastertheknowledgeoftheforwardkinematicsandinversekinematicsofthemanipulator,andhowtodeterminetheD-Hparametersofthemanipulator.Key:Positivekinematicsandinversekinematicsofthemanipulator.Difficulties:DeterminetheD-Hparameterproblemoftherobotarm.VIII.VelocityRelationships3lectures(1)ManipulatorJacobian;(2)Resolved-RateMotionControl;(3)ForceRelationships.(4)InverseKinematics:aGeneralNumericalApproach.Teachingrequirement:BeingfamiliarwiththeJacquesmatrixanditsapplicationinrobots,andtocontrolthemotionoftherobot'sdecompositionrate.Key:Jacquesmatrixoftherobot.Difficulties:Controlofthedecompositionrateoftherobot.IX.DynamicsandControl3lectures(1)Thecoupleddynamicequationofthemanipulator;(2)Thejointdrivesystemoftherobot;(3)Forwardkinematicsoftherobot;(4)ManipulatorJointControl.Teachingrequirements:Understandinghowtomodeltheforcesandmomentsactingonthevariouslinksoftheseriesmanipulator,familiarwiththeequationsofmotionofthemanipulatorortheinversedynamicequations.Key:Theequationofmotionofthemanipulator.Difficulties:Jointcontrolproblemswiththerobotarm.X.LightandColor3lectures(1)Lightisacontinuousspectrum;(2)Theresponseofthespectrumtotheeyeiscalledcolor.Teachingrequirement:Understandingthatlightisamixtureofelectromagneticwavesofvariousfrequencies.Itisacontinuousspectrum,andthespectrumcausesthereactionoftheeye.Weinterpretitascolor.Key:Thespectralrepresentationoflight.Difficulties:Tristimulusvaluescanbelinearlyconvertedtoaccountforthedifferencesinthecombinationsofprimarycolors.XI.ImageFormation3lectures(1)PerspectiveTransform.(2)Cameracalibrationdeterminestheintrinsicandextrinsicparametersoftheworldcoordinatesystem;(3)Non-PerspectiveImagingModels.(4)UnifiedImaging.Teachingrequirement:Masteringheformationofimagesincomputervisionandreplacethemwithpixelarraysthatmakeupdigitalimagesforprocessing.Key:Pixelarrayofdigitalimages.Difficultpoints:theunifiedimagingprocessoffluoroscopicimages.XII.ImageProcessing3lectures(1)Howtoobtainanimage;(2)performingaunitaryoperationontheimage;(3)Performbinaryoperationsontheimage;(4)Performspatialoperationsontheimage;(5)MathematicalMorphology.(6)Howtochangetheshapeandsizeoftheimage.Teachingrequirement:Masteringhowtoacquireimagesandperformunaryoperations,binaryoperationsandspatialoperationsonimages,familiarwithdigitalmorphologyinnonlinearoperations,andbeabletochangetheshapeandsizeofimages.Keypoints:Unaryoperations,binaryoperations,andspatialoperationsonimages.Difficulties:Altertheshapeandsizeoftheimage.XIII.ImageFeatureExtraction3lectures(1)RegionFeatures.(2)LineFeatures.(3)PointFeatures.Teachingrequirement:Masteringthefeatureextractionmethodofimages.Key:Extractionofregionalfeaturesandlinearfeaturesofimages.Difficulties:Thepointfeaturesoftheimage.XIV.UsingMultipleImages3lectures(1)FeatureCorrespondence.(2)GeometryofMultipleViews.(3)Stereoscopicvisionformedbytwoimagestakenfromdifferentperspectives;(4)Estimatetheposechangeofthecamerabyimagepoints.Teachingrequirement:Masteringtheimageprocessingmethodsofmultiplegraphics,andfamiliarwiththestereovisionmethodformedbymultipleimages.Key:Themethodofestimatingthebasicmatrixfromimagedata.Difficulties:Thehomographymatrixisthelinearmappingofimagepointsbetweenimages.XV.Vision-BasedControl3lectures(1)Position-BasedVisualServoing(2)Image-BasedVisualServoing.(3)UsingOtherImageFeatures.Teachingrequirement:Masteringthebasicknowledgeofvision-basedrobotcontrol.Key:Vision-basedrobotcontroltechnology.Difficulties:position-basedvisualservoingandimage-basedvisualservoing.XVI.AdvancedVisualServoing3lectures(1)XY/Z-PartitionedIBVS.(2)IBVSUsingPolarCoordinates.(3)IBVSforaSphericalCamera.Teachingrequirement:Masteringtheadvancedvisualservotechnologyandapplications.Key:Advancedvisualservoing.Difficul