Course topics include:
- 圖形化編程：拖放式邏輯與流程控制
- Python進階編程：官方SDK與底層控制
- 機械人作業系統：ROS2框架、節點通訊與可視化工具
- AI視覺應用：物件偵測、圖像識別與追蹤
- 自主導航：LIDAR感測器應用與SLAM地圖構建
- 人機互動：語音辨識、語音合成與指令執行
關於課程採用的機械人
本課程採用Unitree Go2與R1兩款尖端機械人，構建從入門到專業的獨特學習路徑。
課程設計與核心內容
我們的課程分為兩大階段，循序漸進，貫穿小學到中學的學習歷程
本課程提供一個從入門到專業的完整機械人編程學習路徑 。初階階段，學員將使用Unitree Go2機械人及其官方App和DroneBlocks平台 ，透過拖放式圖形化編程，輕鬆掌握路徑規劃、障礙物偵測等基本邏輯 .
進階階段將過渡到Python編程，學員會學習使用官方SDK (unitree_sdk2_python) 和工業級的ROS2框架，對Go2及R1人形機械人進行精準控制 .
課程將深入探討DDS通訊、感測器數據處理，並利用RViz等工具實現專業級的狀態監控與可視化 。最後，學員將發揮機械人內置NVIDIA Jetson Orin的強大AI算力 ，親手實現物件偵測、SLAM自主導航及語音互動等尖端項目 ，全面掌握具身智能的核心技術。
模組一：基礎入門與圖形化編程 (主要使用Unitree Go2)
機械人初探： 介紹Go2四足機械人的基本結構、運動模式（走、跑、慢行）及感測器佈局 .
官方App： 學習使用官方App內的拖放式選單 ，設計包含移動、轉向、特定動作（如揮手、拍照）的指令序列 。學生將學習創建任務流程，並在App或模擬器上即時預覽路徑 .
DroneBlocks平台應用： 透過DroneBlocks提供的Scratch-like積木化編程課程 ，學習事件驅動編程，例如「當偵測到障礙物時，後退並轉向」。
感測器數據初體驗： 學習讀取Go2的4D光學雷達 (LIDAR) 數據 ，並在圖形化介面中理解障礙物偵測與地圖顯示的基本原理 .
語音互動入門： 結合預設指令或簡單的API，實現基礎的語音控制，讓學生初步感受人機互動的魅力。
模組二：Python程式設計與SDK開發 (主要使用 Unitree Go2 & R1)
本模組是從圖形化到文本編程的關鍵過渡，學生將學習使用業界主流的Python語言，透過官方SDK (Software Development Kit) 對機械人進行更精準、更複雜的控制。
Python SDK基礎： 學習安裝並使用 unitree_sdk2_python 。重點講解如何透過DDS通訊協定發現並連接機械人 .
高低階指令控制： 學習使用高階指令（如 robot.set_mode("high_level")）控制機械人進入不同運動模式 ，以及低階指令直接控制關節角度、速度和力矩。
感測器數據處理： 透過Python腳本讀取和處理來自IMU（慣性測量單元）、關節感測器、麥克風陣列和攝影機的即時數據 .
狀態機概念： 學習Go2Py驅動中內建的有限狀態機 (FSM) 管理方式，理解如何確保機械人在不同行為模式間安全過渡 .
實戰項目： 編寫一個Python程式，讓機械人完成「起立 -> 前進偵測到人臉 -> 揮手致意 -> 坐下」的連續動作。
模組三：ROS2框架與系統整合 (主要使用 Unitree R1)
本模組將學生帶入專業的機械人開發領域，學習目前業界最主流的機械人作業系統 (ROS2)，實現多模組協同工作。
ROS2核心概念： 學習ROS2的節點 (Node)、話題 (Topic)、服務 (Service) 等基本概念，理解其分佈式通訊架構。
Topic發佈與訂閱： 安裝 unitree_ros2 Package ，學習如何在ROS2環境中發佈指令到 /cmd_vel Topic來控制機械人移動，並訂閱 /joint_states 等Topic來獲取機械人狀態 .
ROS2圖形化工具： 學習使用RViz進行3D可視化，監控機械人模型、感測器數據和座標變換 (TF) 。使用rqt_graph 查看節點與話題的關係圖，理解數據流向 .
Launch啟動文件： 學習編寫Launch文件，實現一鍵啟動多個ROS2節點，快速部署模擬或實機控制環境 .
可視化編程： 介紹如何結合Node-RED的ROS2插件 ，或可視化ROS2節點編輯器，用拖拉的方式連接ROS2節點，快速搭建控制邏輯原型 .
模組四：AI應用與進階開發 (主要使用 Unitree R1 EDU)
本模組將發揮R1 EDU版搭載的NVIDIA Jetson Orin的強大AI算力 ，帶領學生實現真正的人工智能應用，探索具身智能的前沿。
機器學習模型部署： 在Jetson Orin平台上 ，學習如何運行預訓練的深度學習模型，如行人偵測、物件辨識等 .
AI視覺實戰： 運用雙目相機 ，結合OpenCV等視覺庫，編寫Python程式實現「追蹤特定顏色物體」或「辨識二維碼並讀取資訊」等任務。
SLAM與自主導航： 結合光學雷達與視覺數據，運行SLAM (同步定位與地圖構建) 算法，建立室內環境地圖，並規劃路徑，讓機械人實現自主導航。
進階人機互動系統： 深入整合OpenAI API ，使用Whisper進行語音轉文字，再接入大型語言模型進行意圖理解，最後透過pyttsx3語音合成庫 讓機械人回答問題，打造一個能自由對話的語音導覽機械人 .
模擬環境進階應用： 在NVIDIA Isaac Sim等高逼真度模擬器中 ，建立複雜的測試場景，進行強化學習訓練，測試新算法後再部署到真實的R1機械人上進行驗證 .
AI competition tips
FAQ
What grade level is this course suitable for? Do students need to have previous programming experience?
本課程設有不同階段。Go2的圖形化編程部分無需任何編程經驗，非常適合小學高年級和初中生入門。R1的Python進階部分則建議具備一定Python或其他文本編程基礎的中學高年級學生參與。
Go2 和 R1 的課程有什麼主要分別？
Go2課程側重於透過直觀的圖形化工具，培養學生的運算思維和對機械人控制的基本認知 。R1課程則深入專業的Python代碼和ROS2工業標準框架，聚焦更複雜的AI算法和人形機械人的運動學原理，挑戰性更高 .
學校需要自行購買機械人嗎？
我們提供完整的到校課程方案，包含所有必需的機械人教具 (Unitree Go2 及 R1) 和專業導師指導，學校可透過我們採購。
如果機械人壞了怎麼辦？
我們公司的技術團隊包括機械工程師，會協助學校維修保養，以保持最佳狀態。
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作為宇樹Unitree在香港的經銷商，我們提供官方認可的硬件，品質更有保證。經驗豐富的導師團隊，包括大學講師和AI專家，將以生動有趣的方式，引導孩子們探索機器人世界，成就夢想。
