Struttura del corso

Introduzione

Panoramica s'intelligenza artificiale (AI) e robotica

  • Simulazione informatica versus fisica
  • La robotica come ramo dell'IA
  • Applicazioni dell'IA in robotica

Comprendere la localizzazione

  • Localizzazione del tuo robot
  • Utilizzo di sensori per valutare posizione e ambiente
  • Esercizi di probabilità

Apprendimento sui movimenti robotici

  • Movimenti esatti e non esatti
  • Funzioni sense (sensore) e move (movimento)

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)

Rilevamento del tuo veicolo robotico utilizzando il filtro delle particelle

  • Dimensione dello spazio di stato e modalità breve
  • Classe robot, mondo robot e particelle robot

Esplorazione dei metodi di pianificazione e ricerca

  • Algoritmo di ricerca A*
  • Pianificazione del movimento
  • Calcolo del costo e del percorso ottimale

Programmazione del tuo robot AI

  • Primo programma di ricerca e tabella della griglia di espansione
  • Programmazione dinamica
  • Calcolo del valore e della politica ottimale

Utilizzo del controllo PID

  • Movimento robotico e addolcimento del percorso
  • Implementazione del controller PID
  • Ottimizzazione dei parametri

Mappatura e rilevamento utilizzando SLAM

  • Vincoli
  • Landmarks (punti di riferimento)
  • Implementazione di SLAM

Risoluzione dei problemi

Riepilogo e conclusione

Requisiti

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

Pubblico di riferimento

  • Ingegneri
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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