Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a Inteligenței Artificiale (IA) și Roboticii

  • Simularea pe calculator versus fizică
  • Robotică ca ramură a IA
  • Aplicații ale IA în robotică

Înțelegerea localizării

  • Localizarea robotului
  • Utilizarea senzorilor pentru evaluarea poziției și a mediului
  • Exerciții de probabilitate

Învățarea despre mișcarea robotului

  • Mișcări exacte și inexacte
  • Funcțiile de senzori și de mișcare

Utilizarea unor instrumente de probabilitate

  • Regula lui Bayes
  • Teorema probabilității totale

Estimarea stării vehiculului folosind filtrul Kalman

  • Procese gaussiene
  • Măsurare și mișcare
  • Filtrarea Kalman (cod, predicție, proiectare și matrice)

Urmarirea mașinii robotice folosind filtrul particulei

  • Dimensiunea spațiului de stare și modalitatea scurtă
  • Clasa robot, lumea robotului și particulele robotului

Explorarea metodelor de planificare și căutare

  • Algoritmul de căutare A*
  • Planificarea mișcării
  • Calcularea costului și a calei optime

Programarea robotului cu Inteligență Artificială

  • Primul program de căutare și tabelul grilei de extindere
  • Programarea dinamică
  • Calcularea valorii și a politicii optime

Utilizarea controlului PID

  • Mișcarea robotului și alinierea traseului
  • Implementarea controlerului PID
  • Optimizarea parametrilor

Mărturirea și urmarirea folosind SLAM

  • Constrângeri
  • Landmarks (puncte de referință)
  • Implementarea SLAM

Rezolvarea problemelor

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Experiență în programare
  • Cunoștințe de bază de informatică și inginerie
  • Familiarizare cu conceptele de probabilitate și algebră liniară

Audiență

  • Ingineri
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite