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Struttura del corso
Introduzione alla robotica intelligente e all'integrazione dell'IA
- Panoramica sulla robotica nell'Industria 4.0.
- Il ruolo dell'IA nella percezione, nella pianificazione e nel controllo.
- Ambienti software e di simulazione.
Sistemi di percezione e fusione dei sensori
- Visione artificiale per la robotica (telecamere 2D/3D, LiDAR).
- Calibrazione dei sensori e tecniche di fusione.
- Rilevamento di oggetti e mappatura dell'ambiente.
Deep Learning per la percezione
- Reti neurali per il riconoscimento visivo.
- Utilizzo di TensorFlow o PyTorch con dati robotici.
- Addestramento di modelli di percezione per il tracking degli oggetti.
Pianificazione del movimento e ottimizzazione dei percorsi
- Pianificazione basata su campionamento e ottimizzazione.
- Lavoro con MoveIt per la pianificazione del movimento.
- Evitamento di collisioni e ripianificazione dinamica.
Strategie di controllo basate sull'apprendimento
- Reinforcement learning per il controllo robotico.
- Integrazione dell'IA nei loop di controllo a basso livello.
- Simulazione con OpenAI Gym e Gazebo.
Robot collaborativi (Cobots) nella produzione intelligente
- Standard di sicurezza e collaborazione uomo-robot.
- Programmazione e integrazione dei cobot con l'IA.
- Comportamenti adattivi e reattività in tempo reale.
Integrazione di sistema e implementazione
- Interfacciamento con controller industriali (PLC, SCADA).
- Implementazione di Edge AI per la robotica in tempo reale.
- Registrazione dati, monitoraggio e risoluzione dei problemi.
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei sistemi robotici e della cinematica.
- Esperienza nella programmazione con Python.
- Familiarità con i concetti di IA o machine learning.
Pubblico di riferimento
- Ingegneri robotici.
- Integratori di sistemi.
- Responsabili dell'automazione.
21 ore