Struttura del corso

Introduzione

Panoramica sull'intelligenza artificiale (AI) e Robotics

  • Confronto tra simulazione al computer e fisica
  • Robotics come branca dell'IA
  • Applicazioni dell'IA nella robotica

Informazioni sulla localizzazione

  • Localizzazione del robot
  • Utilizzo di sensori per valutare la posizione e l'ambiente
  • Esercizi di probabilità

Imparare a conoscere il movimento dei robot

  • Moti esatti e inesatti
  • Funzioni di rilevamento e spostamento

Utilizzo degli strumenti di probabilità

  • Regola di Bayes
  • Teorema della probabilità totale

Stima dello stato del veicolo utilizzando il filtro di Kalman

  • Processi gaussiani
  • Misurazione e movimento
  • Filtro di Kalman (codice, previsione, progettazione e matrici)

Tracciamento dell'auto robotica utilizzando il filtro antiparticolato

  • Dimensione dello spazio degli stati e modalità breve
  • Classe robot, mondo robotico e particelle robotiche

Esplorazione della pianificazione e Search metodi

  • Algoritmo di ricerca A*
  • Pianificazione del movimento
  • Costo di calcolo e percorso ottimale

Programming Il tuo robot.

  • Primo programma di ricerca e tabella della griglia di espansione
  • Programmazione dinamica
  • Valore di calcolo e policy ottimale

Utilizzo del controllo PID

  • Movimento del robot e livellamento del percorso
  • Implementazione del controller PID
  • Ottimizzazione dei parametri

Mappatura e tracciamento con SLAM

  • Vincoli
  • Luoghi d' interesse
  • Implementazione di SLAM

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Programming Esperienza
  • Conoscenze di base di informatica e ingegneria
  • Familiarità con i concetti di probabilità e algebra lineare

Pubblico

  • ingegneri
  21 ore

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.

Prezzo per Partecipante

Recensioni (1)

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