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 Traseelor pentru Vehicule Autonome
- Fundamentele și provocările planificării traseelor
- Aplicații în conducerea autonomă și robotică
- Revizuirea tehnicilor tradiționale și moderne de planificare
Algoritmi de Planificare a Traseelor Bazate pe Grafuri
- Prezentare generală a algoritmilor A* și Dijkstra
- Implementarea algoritmului A* pentru căutarea de trasee pe grilă
- Variante dinamice: D* și D* Lite pentru medii în schimbare
Algoritmi de Planificare a Traseelor Bazate pe Eșantionare
- Tehnici de eșantionare aleatoare: RRT și RRT*
- Netezirea și optimizarea traseelor
- Gestionarea constrângerilor non-holonome
Planificarea Traseelor Bazată pe Optimizare
- Formularea problemei de planificare a traseelor ca o problemă de optimizare
- Optimizarea traiectoriilor folosind programarea neliniară
- Tehnici de optimizare bazate pe gradient și fără gradient
Planificarea Traseelor Bazată pe Învățare
- Învățarea prin întărire profundă (DRL) pentru optimizarea traseelor
- Integrarea DRL cu algoritmi tradiționali
- Planificarea adaptivă a traseelor folosind modele de învățare automată
Gestionarea Mediilor Dinamice și Incerte
- Tehnici de planificare reactivă pentru răspuns în timp real
- Evitarea obstacolelor și controlul predictiv
- Integrarea datelor de percepție pentru navigație adaptivă
Evaluarea și Compararea Algoritmilor de Planificare a Traseelor
- Metrici pentru eficiența, siguranța și complexitatea computațională a traseelor
- Simularea și testarea în ROS și Gazebo
- Studiu de caz: Compararea RRT* și D* în scenarii complexe
Studii de Caz și Aplicații din Lumea Reală
- Planificarea traseelor pentru roboți de livrare autonomi
- Aplicații în mașini autonome și UAV-uri
- Proiect: Implementarea unui planificator adaptiv de trasee folosind RRT*
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe avansate de programare în Python
- Experiență cu sisteme de robotică și algoritmi de control
- Familiaritate cu tehnologiile vehiculelor autonome
Publicul țintă
- Ingineri de robotică specializați în sisteme autonome
- Cercetători în IA concentrați pe planificarea traseelor și navigație
- Dezvoltatori de nivel avansat care lucrează la tehnologia de conducere autonomă
21 Ore
