Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în planificarea traiectoriei pentru vehicule autonome
- Fundamentele și provocările planificării traiectoriei
- Aplicații în conducere autonomă și robotică
- Revizuirea tehnicilor de planificare tradiționale și moderne
Algoritmi de planificare a traiectoriei bazate pe grafuri
- Prezentarea algoritmilor A* și Dijkstra
- Implementarea lui A* pentru căutare în grilă
- Variante dinamice: D* și D* Lite pentru medii în schimbare
Algoritmi de planificare a traiectoriei bazate pe eșantionare
- Tehnici de eșantionare aleatorie: RRT și RRT*
- Nivelarea și optimizarea traiectoriei
- Tratarea constrângerilor neholonomice
Planificarea traiectoriei bazată pe optimizare
- Formularea problemei de planificare a traiectoriei ca o problemă de optimizare
- Optimizarea traiectoriei folosind programarea neliniară
- Tehnici de optimizare bazate pe gradient și fără gradient
Planificarea traiectoriei bazată pe învățare
- Deep reinforcement learning (DRL) pentru optimizarea traiectoriei
- Integrarea DRL cu algoritmi tradiționali
- Planificare adaptivă a traiectoriei folosind modele de machine learning
Gestionarea mediilor dinamice și incerte
- Tehnici de planificare reactivă pentru răspuns în timp real
- Evitarea obstacolelor și control predictiv
- Integrarea datelor de percepție pentru navigare adaptivă
Evaluarea și benchmarkingul algoritmilor de planificare a traiectoriei
- Metrici pentru eficiența, siguranța și complexitatea computațională a traiectoriei
- Simulare și testare în ROS și Gazebo
- Caz de studiu: Compararea lui RRT* și D* în scenarii complexe
Cazuri de studiu și aplicații în lumea reală
- Planificarea traiectoriei pentru roboți de livrare autonomi
- Aplicații în mașini cu conducere autonomă și UAV-uri
- Proiect: Implementarea unui planificator de traiectorie adaptiv folosind RRT*
Cerințe
- Competențe în programare Python
- Experiență cu sisteme de robotică și algoritmi de control
- Familiaritate cu tehnologiile pentru vehicule autonome
Audiența țintă
- Ingineri de robotică specializați în sisteme autonome
- Cercetători în AI care se concentrează pe planificarea traiectoriei și navigare
- Dezvoltatori cu nivel avansat care lucrează pe tehnologii de conducere autonomă
21 Ore
