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 autoconducere 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 lui A* pentru găsirea traseelor 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 traiectoriei folosind programarea neliniară
- Tehnici de optimizare bazate pe gradient și fără gradient
Planificarea Traseelor Bazată pe Învățare
- Învățare 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 control 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
- Simulare și testare 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
- Competențe în programarea Python
- Experiență cu sisteme de robotică și algoritmi de control
- Cunoașterea tehnologiilor pentru vehicule autonome
Publicul Țintă
- Ingineri de robotică specializați în sisteme autonome
- Cercetători în AI concentrați pe planificarea traseelor și navigație
- Dezvoltatori de nivel avansat care lucrează la tehnologia de autoconducere
21 Ore
