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Durata 21 ore
Struttura del corso
Introduzione al Computer Vision per la Robotica
- Panoramica delle applicazioni del computer vision nella robotica
- Principali sfide nella percezione e nella comprensione visiva
- Configurazione dell'ambiente di sviluppo con OpenCV e Python
Fondamenti dell'Elaborazione delle Immagini
- Rappresentazione e manipolazione delle immagini
- Filtraggio, rilevamento dei bordi ed estrazione delle caratteristiche
- Spazi cromatici e tecniche di segmentazione
Rilevamento e Tracciamento di Oggetti con OpenCV
- Rilevamento di oggetti utilizzando metodi classici (Haar cascades, HOG)
- Tracciamento di oggetti in movimento nei flussi video
- Integrazione del feedback visivo nei sistemi robotici
Deep Learning per la Percezione Visiva
- Panoramica delle reti neurali convoluzionali (CNN)
- Addestramento e implementazione di modelli di rilevamento di oggetti
- Applicazione di modelli pre-addestrati (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Fusione di Sensori e Percezione della Profondità
- Integrazione dei dati della fotocamera con sensori LiDAR e ultrasonici
- Stima della profondità e ricostruzione 3D
- Percezione per l'evitamento degli ostacoli e la navigazione
Controllo e Presa di Decisioni Basati sulla Visione
- Applicazione del computer vision alla manipolazione robotica
- Visual servoing e controllo in anello chiuso
- Presa di decisioni autonome basata su input visivi
Implementazione e Ottimizzazione dei Modelli Visivi
- Implementazione di modelli su sistemi embedded e dispositivi edge
- Ottimizzazione delle prestazioni di inferenza per applicazioni in tempo reale
- Risoluzione dei problemi e miglioramento dell'accuratezza
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei concetti base della robotica
- Esperienza con la programmazione in Python
- Conoscenza delle fondamenta del machine learning
Pubblico Target
- Ingegneri di robotica
- Professionisti della computer vision
- Ingegneri del machine learning
Recensioni (2)
Fornitura dei materiali (macchina virtuale) per iniziare immediatamente gli esercizi e spiegazione del nucleo di ROS2. Il motivo per cui le cose funzionano in un determinato modo.
Arjan Bakema
Corso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduzione automatica
le sue conoscenze e l'utilizzo dell'IA per la Robotica nel Futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduzione automatica