实验流程：(1)了解机器人以及任务环境的参数以及输入输出变量，定义任务奖励。(2)针对四足机器人摔倒后恢复站立姿态的任务，设计神经网络与奖励函数。(3)在仿真环境中对神经网络进行测试迭代，优化性能。(4)在仿真环

实验流程：(1)自动踢球实验(2)智能巡线实验。(3)人脸识别实验。(4)颜色识别实验。(5)颜色追踪实验。(6)标签识别实验。(7)学生结合以上所学知识，自主选题，设计控制任务与机器人功能。设备需求：双足机器人平

实验流程：（1）使用计算机视觉的方法识别瓶子、杯子及定位它们的目标位置。（2）使用MoveIT!规划机械臂路径，将杯子放置到固定的位置。（3）使用MoveIT!规划机械臂路径，将瓶子放置到指定的位置。（4）将瓶内颗

实验流程：(1)摆放桌面微缩实验环境。;(2)矫正摄像头畸变。(3)标定摄像头与机械臂坐标系。(4)根据物品特征及摄像头采集的数据，设计物品识别与定位程序。(5)人为观察物品识别与定位程序的准确性。

实验流程：(1)导入物品模型与机器人URDF模型。(2)确认仿真中产生的各种信息状态正常与否。(3)使用RViv设置机器人目标位置，并用MoveIT!生成运动轨迹。(4)执行并观察仿真中机器人的变化。(5)使用MoveIT!中的Py

实验流程：(1)使用上位机对伺服电机进行底层控制。(2)调整比例项、积分项或微分项，进行实验，记录关节的位置、速度变化，分析不同项对控制精度的影响(3)切换不同控制模式，位置模式、速度模式、力矩模式，进行试验

实验流程：(1)构建四足机器人的运动学模型。(2)设计机器人的一种站立姿态，设置弹性系数及阻尼系数，通过关节空间阻抗控制（PD控制），使机器人达到指定姿态。(3)确认机器人的悬挂保护，用手摇晃机器人，感受相互

实验流程：(1)使用改进DH表达法对机器人进行建模。(2)给定关节角度，使用正运动学的方法简化并求解执行器末端位置。(3)控制机器人关节到给定角度，肉眼对比实际位置与理论预测位置的大致偏差。(4)给定关节角度，使

实验流程：(1)使用改进DH表达法对机器人进行建模。(2)给定执行器末端目标位置，使用逆运动学的方法理论求解关节角度。(3)控制机器人关节到给定角度，肉眼对比目标位置与实际到达位置。(4)给定执行器末端目标位置，

实验流程：(1)根据一条线段，设置起始点和终点。(2)使用关节空间轨迹插补法，生成运动轨迹。(3)在仿真和实体机器人上执行生成的轨迹。(4)观察机械臂的运动轨迹并分析与预期的差别。(5)使用操作空间轨迹插补法，生成

实验流程：(1)分析机械臂的构型及环境特点。(2)选取合适的机械臂运动轨迹规划算法，完善代码关键部分，实现设置目标关节位置后在无障碍仿真环境中机械臂各关节的运动规划。(3)改进代码，实现不同目标末端位置条件下

实验流程：（1）ROS的安装与设置。（2）ROS文件系统的初始化与编译。（3）ROS节点、topic的建立。（4）基于rqt的状态监测与调试。（5）创建ROS消息。（6）编写发布者和订阅者。（7）基于ROSbag的数据抓取