Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a inteligenței artificiale (AI) și Robotics
- Simulat pe calculator versus fizic
- Robotics ca ramură a inteligenței artificiale
- Aplicații ale AI în robotică
Înțelegerea localizării
- Localizarea robotului dvs.
- Utilizarea senzorilor pentru a evalua locația și mediul înconjurător
- Exerciții de probabilitate
Învățarea despre mișcarea roboților
- Mișcări exacte și inexacte
- Funcții de detectare și deplasare
Utilizarea instrumentelor de probabilitate
- Bayes’ regulă
- Teorema probabilității totale
Estimarea stării vehiculului utilizând filtrul Kalman
- Procese gaussiene
- Măsurare și mișcare
- Filtrarea Kalman (cod, predicție, proiectare ș i matrici).
Urmărirea mașinii robotizate utilizând filtrul de particule
- Dimensiunea spațiului de stare și modalitatea de briefing
- Clasa de robot, lumea robotului și particule de robot
Explorarea planificării și a metodelor Search
- Algoritm de căutare A*
- Planificarea mișcării
- Calcularea costului și a traiectoriei optime
Programming Robotul tău AI
- Primul program de căutare și tabelul grilă de expansiune
- Programare dinamică
- Calculul valorii și politica optimă
Utilizarea controlului PID
- Mișcarea robotului și netezirea traiectoriei
- Implementarea regulatorului PID
- Optimizarea parametrilor
Cartografierea și urmărirea folosind SLAM
- Constrângeri
- Repere
- Implementarea SLAM
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Programming experiență
- Înțelegere de bază a științei și ingineriei informatice
- Familiaritate cu conceptele de probabilitate și algebră liniară
Audiență
- Inginerii
21 ore
Mărturii (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises