（适合有一定编程基础、希望深入机器人软件系统开发的工程师或学生）。主要内容围绕机器人操作系统（以ROS为主）、感知与控制软件开发、路径规划与AI应用、系统集成与项目实践等，兼顾理论与实操。

第一天：机器人软件开发基础与环境搭建

培训开场与课程安排

1. 学员背景了解与目标梳理

2. 课程结构和知识路线图

机器人软件系统概述

1. 软件在机器人系统中的作用

2. 主流开发平台与开源框架（ROS, ROS2, VREP, Gazebo等）概览

开发环境搭建

1. Linux基础与开发工具配置

2. ROS/ROS2安装与catkin/colcon工作空间搭建

3. 基本开发工具（编辑器、源码管理、调试工具等）

ROS基础编程（一）——节点与话题

1. ROS核心概念（节点、话题、消息）

2. 编写第一个ROS节点（C++/Python）

3. 发布/订阅消息与数据流动演示

实验：Hello ROS世界

1. 动手实现节点的消息通信练习

2. 使用rqt和rosbag进行调试与数据记录

第二天：机器人感知与传感器软件开发

ROS进阶编程（二）——服务与参数

1. 服务（Service）、参数（Parameter Server）机制

2. 典型服务调用与参数配置实践

传感器软件接口开发

1. 常用传感器驱动（激光、摄像头、IMU、超声波/红外等）介绍

2. ROS下传感器数据的采集、发布与可视化

3. 多线程/异步处理框架简介

机器人感知数据处理

1. 基本数据滤波与传感器融合方法

2. OpenCV集成与图像处理基础（图像采集、显示、简单识别）

实验：环境感知程序开发

1. 编写采集并处理传感器数据的ROS节点

2. 传感器数据在RViz中的可视化

第三天：运动控制、路径规划与仿真

机器人运动控制基础

1. 运动学模型简述

2. ROS中的运动控制（cmd_vel、control node等）

路径规划与导航

1. 经典导航与路径规划算法（A#42;、Dijkstra、拓展介绍RRT等）

2. ROS导航（navigation stack）组件详解

机器人仿真平台

1. Gazebo仿真原理与环境搭建

2. 加载机器人模型，仿真与可视化

3. Gazebo与ROS的集成

实验：机器人虚拟运动与导航

1. 配置并运行导航仿真实验

2. 路径规划与控制节点实战

第四天：AI/智能应用、系统集成与项目实战

机器人高阶智能应用

1. 简单AI算法（如目标检测、语音识别）在机器人中的接入概览

2. 语音、视觉等第三方AI服务集成

多传感器、多节点系统整合

1. 多节点协作开发与系统部署

2. launch文件、参数组织、系统调试方法

软件架构设计与优化

1. 消息同步与时间戳管理

2. 软件模块解耦、代码结构优化建议

3. 单元测试与持续集成简介

综合项目实践

1. 典型项目开发流程：需求→方案设计→代码实现→联调测试

2. 项目案例（如小车自主导航、巡线机器人、视觉识别避障等）实操

3. 阶段目标分组完成、现场演示

答疑

如需针对某种机器人类型（如移动底盘、机械臂）、某一语言（Python/C++）、或专注于某类功能（如感知/AI/运动控制）进一步细化子目录，请随时告知！