Check with seller Hồ Chí Minh => Tuyển giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Predictive Planning

Tuyển giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Predictive Planning, cần có để đảm bảo chất lượng giảng dạy? Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn tuyển chọn và đảm bảo chất lượng giảng dạy, một , bao gồm các khía cạnh quan trọng sau:

I. Mô Tả Công Việc Chi Tiết:

1. Tiêu Đề:

Giảng Viên Lập Trình Robot - Chuyên Gia ROS Predictive Planning

2. Mô Tả Chung:

Tuyển dụng giảng viên đam mê, có kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu về lập trình robot, đặc biệt là sử dụng ROS (Robot Operating System) và Predictive Planning để xây dựng các hệ thống robot thông minh và tự động.
Giảng viên sẽ chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và giảng dạy các khóa học, workshop về lập trình robot nâng cao, tập trung vào ROS Predictive Planning.
Đóng góp vào việc phát triển chương trình đào tạo, tài liệu giảng dạy và các dự án thực tế liên quan đến robot.

3. Nhiệm Vụ Cụ Thể:

Thiết kế và Phát triển Khóa Học:

Xây dựng chương trình đào tạo chi tiết, bao gồm mục tiêu, nội dung, lộ trình học tập và các bài tập thực hành.
Phát triển tài liệu giảng dạy chất lượng cao: slide bài giảng, bài tập, case study, project mẫu, hướng dẫn thực hành chi tiết.
Cập nhật chương trình đào tạo thường xuyên để theo kịp xu hướng công nghệ mới nhất trong lĩnh vực robot và ROS Predictive Planning.

Giảng Dạy và Hướng Dẫn:

Truyền đạt kiến thức một cách rõ ràng, dễ hiểu và hấp dẫn.
Hướng dẫn học viên thực hành, giải quyết vấn đề và xây dựng các dự án robot thực tế.
Tạo môi trường học tập tích cực, khuyến khích sự tương tác và hợp tác giữa các học viên.
Đánh giá kết quả học tập của học viên và cung cấp phản hồi để cải thiện.

Nghiên Cứu và Phát triển:

Nghiên cứu các thuật toán, phương pháp và công cụ mới trong lĩnh vực ROS Predictive Planning.
Tham gia phát triển các dự án robot ứng dụng thực tế.
Đóng góp vào việc xây dựng cộng đồng lập trình robot.

Hỗ Trợ Học Viên:

Trả lời các câu hỏi của học viên trong và ngoài giờ học.
Hỗ trợ học viên trong quá trình làm bài tập và dự án.
Cung cấp lời khuyên nghề nghiệp và định hướng phát triển cho học viên.

II. Yêu Cầu Tuyển Dụng:

1. Bằng Cấp:

Bằng Thạc sĩ trở lên trong các lĩnh vực: Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Robot, Cơ điện tử hoặc các ngành liên quan.

2. Kinh Nghiệm:

Ít nhất 3 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực lập trình robot.
Có kinh nghiệm giảng dạy hoặc hướng dẫn về lập trình robot (ưu tiên).
Có kinh nghiệm làm việc với ROS (Robot Operating System) là bắt buộc.
Có kinh nghiệm với Predictive Planning (ví dụ: sử dụng MoveIt! 2, các thư viện lập kế hoạch chuyển động khác) là bắt buộc.
Có kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình: Python, C++.
Có kinh nghiệm làm việc với các phần cứng robot phổ biến (ví dụ: robot công nghiệp, robot di động, drone) là một lợi thế.

3. Kiến Thức Chuyên Môn:

Kiến thức vững chắc về ROS:

Hiểu sâu về kiến trúc ROS, các khái niệm cơ bản (nodes, topics, services, actions, parameters).
Có khả năng tạo và quản lý ROS packages.
Sử dụng thành thạo các công cụ ROS (ví dụ: `roslaunch`, `rosbag`, `rqt`).

Kiến thức chuyên sâu về Predictive Planning:

Hiểu rõ các thuật toán lập kế hoạch chuyển động (ví dụ: RRT, PRM, OMPL).
Có khả năng sử dụng MoveIt! 2 để lập kế hoạch chuyển động cho robot.
Có kiến thức về các ràng buộc và tối ưu hóa trong lập kế hoạch chuyển động.

Kiến thức về điều khiển robot:

Hiểu các khái niệm cơ bản về điều khiển robot (ví dụ: PID control, feedback control).
Có khả năng xây dựng bộ điều khiển cho robot.

Kiến thức về thị giác máy tính (Computer Vision):

Hiểu các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh và thị giác máy tính.
Có khả năng sử dụng OpenCV để xử lý ảnh.

Kiến thức về Machine Learning:

Hiểu các khái niệm cơ bản về Machine Learning.
Có khả năng sử dụng các thư viện Machine Learning (ví dụ: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) để giải quyết các bài toán trong robot.

4. Kỹ Năng Mềm:

Kỹ năng giao tiếp tốt, khả năng truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Kỹ năng làm việc nhóm, khả năng hợp tác với đồng nghiệp.
Kỹ năng giải quyết vấn đề, khả năng tư duy logic.
Kỹ năng quản lý thời gian, khả năng làm việc độc lập.
Khả năng tự học và cập nhật kiến thức mới.

5. Yêu Cầu Khác:

Đam mê với lĩnh vực robot và mong muốn chia sẻ kiến thức cho người khác.
Có tinh thần trách nhiệm cao và luôn nỗ lực để hoàn thành công việc.
Có khả năng làm việc dưới áp lực cao.
Khả năng sử dụng tiếng Anh tốt (đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, giao tiếp).

III. cho Giảng Dạy:

1. Xây Dựng Chương Trình Đào Tạo Chi Tiết:

Xác định đối tượng học viên:

Xác định trình độ kiến thức đầu vào của học viên để xây dựng chương trình phù hợp. Ví dụ: người mới bắt đầu, người có kinh nghiệm với ROS cơ bản, người có kinh nghiệm với lập trình robot nói chung.

Xác định mục tiêu khóa học:

Học viên sẽ đạt được những gì sau khi hoàn thành khóa học? Ví dụ:
Hiểu sâu về ROS và Predictive Planning.
Có khả năng xây dựng các hệ thống robot sử dụng ROS và Predictive Planning.
Có khả năng giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực robot.

Chia nhỏ nội dung thành các module:

Mỗi module nên tập trung vào một chủ đề cụ thể.

Ví dụ về các module:

Module 1: Giới thiệu về ROS (cài đặt, kiến trúc, các khái niệm cơ bản).
Module 2: Lập trình ROS cơ bản (nodes, topics, services, actions).
Module 3: Mô phỏng robot với Gazebo và ROS.
Module 4: Giới thiệu về Predictive Planning và MoveIt! 2.
Module 5: Lập kế hoạch chuyển động với MoveIt! 2.
Module 6: Điều khiển robot trong môi trường thực tế.
Module 7: Ứng dụng Predictive Planning vào các bài toán robot thực tế.

Thiết kế bài giảng chi tiết cho từng module:

Mục tiêu của bài giảng.
Nội dung lý thuyết (giải thích các khái niệm, thuật toán).
Ví dụ minh họa.
Bài tập thực hành.
Tài liệu tham khảo.

Xây dựng các bài tập và dự án thực tế:

Bài tập nên có độ khó tăng dần.
Dự án nên liên quan đến các ứng dụng thực tế của robot (ví dụ: robot gắp thả, robot di động, robot cộng tác).
Cung cấp và hỗ trợ cho học viên trong quá trình làm bài tập và dự án.

2. Chuẩn Bị Tài Liệu Giảng Dạy Chất Lượng Cao:

Slide bài giảng:

Sử dụng hình ảnh, biểu đồ, video để minh họa các khái niệm.
Tránh sử dụng quá nhiều chữ trên slide.
Sử dụng màu sắc hài hòa và dễ nhìn.

Bài tập thực hành:

Mô tả rõ ràng yêu cầu của bài tập.
Cung cấp các gợi ý và hướng dẫn.
Cung cấp solution (lời giải) cho bài tập sau khi học viên đã hoàn thành.

Tài liệu tham khảo:

Sách, báo, bài viết khoa học liên quan đến ROS và Predictive Planning.
Các trang web, diễn đàn, cộng đồng lập trình robot.

3. Phương Pháp Giảng Dạy Hiệu Quả:

Kết hợp lý thuyết và thực hành:

Dành nhiều thời gian cho thực hành để học viên có thể áp dụng kiến thức vào thực tế.

Sử dụng các ví dụ minh họa:

Sử dụng các ví dụ đơn giản và dễ hiểu để giải thích các khái niệm phức tạp.

Khuyến khích sự tương tác:

Đặt câu hỏi, tổ chức thảo luận, tạo cơ hội cho học viên chia sẻ kinh nghiệm.

Cung cấp phản hồi:

Đánh giá bài tập và dự án của học viên và cung cấp phản hồi để cải thiện.

Sử dụng các công cụ hỗ trợ giảng dạy:

Sử dụng các công cụ như Zoom, Google Meet, Slack để giao tiếp và chia sẻ tài liệu với học viên.

4. Đánh Giá Ứng Viên (Tuyển Giảng Viên):

Vòng 1: Sàng lọc hồ sơ:

Đánh giá kinh nghiệm, bằng cấp, kiến thức chuyên môn dựa trên hồ sơ ứng viên.

Vòng 2: Kiểm tra kiến thức:

Cho ứng viên làm bài kiểm tra về ROS, Predictive Planning, và các kỹ năng lập trình.

Vòng 3: Phỏng vấn:

Đặt câu hỏi về kinh nghiệm làm việc, kiến thức chuyên môn, và phương pháp giảng dạy.
Yêu cầu ứng viên trình bày một chủ đề liên quan đến ROS Predictive Planning.
Đánh giá khả năng giao tiếp, truyền đạt kiến thức, và giải quyết vấn đề của ứng viên.

Vòng 4: Thử việc (nếu cần thiết):

Yêu cầu ứng viên giảng dạy một buổi học thử.
Đánh giá khả năng giảng dạy thực tế, khả năng tương tác với học viên, và khả năng quản lý lớp học.

IV. Nội Dung Gợi Ý Cho Khóa Học:

gợi ý chi tiết hơn về nội dung có thể đưa vào các module của khóa học:

Module 1: Giới thiệu về ROS (cài đặt, kiến trúc, các khái niệm cơ bản).

Lịch sử và mục tiêu của ROS.
Kiến trúc ROS: Nodes, Topics, Services, Actions, Parameters.
Cài đặt ROS (Distributions, Workspace).
Các công cụ ROS cơ bản: `roslaunch`, `rosbag`, `rqt`.
Thực hành: Tạo một package đơn giản, xuất bản và theo dõi một topic.

Module 2: Lập trình ROS cơ bản (nodes, topics, services, actions).

Lập trình Nodes: Tạo, cấu hình và chạy nodes.
Sử dụng Topics: Xuất bản và đăng ký topics, xử lý dữ liệu.
Sử dụng Services: Định nghĩa và gọi services, xử lý yêu cầu.
Sử dụng Actions: Định nghĩa và sử dụng actions cho các tác vụ dài hạn.
Thực hành: Xây dựng một hệ thống ROS đơn giản với các nodes giao tiếp với nhau.

Module 3: Mô phỏng robot với Gazebo và ROS.

Giới thiệu Gazebo: Cài đặt, giao diện, các thành phần.
Tích hợp ROS và Gazebo: Sử dụng ROS để điều khiển robot trong Gazebo.
Tạo mô hình robot trong Gazebo (URDF, SDF).
Sử dụng sensors trong Gazebo (cameras, lidar, IMU).
Thực hành: Mô phỏng một robot di động đơn giản trong Gazebo và điều khiển nó bằng ROS.

Module 4: Giới thiệu về Predictive Planning và MoveIt! 2.

Tổng quan về Predictive Planning và các ứng dụng trong robot.
Giới thiệu MoveIt! 2: Kiến trúc, các thành phần chính.
Cài đặt và cấu hình MoveIt! 2.
URDF và SRDF: Mô tả robot cho MoveIt! 2.
Thực hành: Tạo một package MoveIt! 2 cho một robot đơn giản.

Module 5: Lập kế hoạch chuyển động với MoveIt! 2.

Sử dụng Move Group Interface: Thiết lập mục tiêu, ràng buộc, và lập kế hoạch.
Các thuật toán lập kế hoạch chuyển động: RRT, PRM, OMPL.
Tối ưu hóa đường đi và tránh chướng ngại vật.
Sử dụng visual tools để trực quan hóa quá trình lập kế hoạch.
Thực hành: Lập kế hoạch chuyển động cho cánh tay robot để gắp một vật thể.

Module 6: Điều khiển robot trong môi trường thực tế.

Kết nối ROS với phần cứng robot.
Sử dụng sensors để nhận biết môi trường xung quanh.
Điều khiển robot bằng các lệnh ROS.
Xử lý lỗi và đảm bảo an toàn khi điều khiển robot.
Thực hành: Điều khiển một robot di động thực tế để di chuyển trong một môi trường đơn giản.

Module 7: Ứng dụng Predictive Planning vào các bài toán robot thực tế.

Ứng dụng Predictive Planning trong robot gắp thả (pick and place).
Ứng dụng Predictive Planning trong robot di động tự hành (autonomous navigation).
Ứng dụng Predictive Planning trong robot cộng tác (collaborative robots).
Giới thiệu về Reinforcement Learning và các ứng dụng trong Predictive Planning.
Dự án cuối khóa: Học viên xây dựng một hệ thống robot hoàn chỉnh sử dụng ROS và Predictive Planning để giải quyết một bài toán thực tế.

V. Công Cụ và Phần Mềm:

ROS (Robot Operating System):

Bắt buộc.

Gazebo:

Phần mềm mô phỏng robot.

MoveIt! 2:

Framework cho lập kế hoạch chuyển động.

Rviz:

Công cụ trực quan hóa dữ liệu ROS.

Python:

Ngôn ngữ lập trình chính.

C++:

Ngôn ngữ lập trình cho hiệu năng cao (tùy chọn).

Git:

Hệ thống quản lý phiên bản.

Docker:

Công cụ containerization (khuyến khích).

Lưu ý quan trọng:

Cập nhật liên tục:

Lĩnh vực robot và ROS phát triển rất nhanh, do đó giảng viên cần liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình.

Thực tế:

Khuyến khích giảng viên chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ các dự án robot mà họ đã tham gia.

Cộng đồng:

Tham gia vào cộng đồng ROS và chia sẻ kiến thức với những người khác.

Hy vọng này sẽ giúp bạn tuyển chọn được giảng viên lập trình robot giỏi và xây dựng chương trình đào tạo chất lượng cao! Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments