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 (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
Mărturii (1)
cunoștințele sale și utilizarea IA pentru Robotics în viitor.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Tradus de catre o masina