Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Przegląd Sztucznej Inteligencji (AI) i Robotyki
- Symulacja komputerowa versus fizyczna
- Robotyka jako dział AI
- Zastosowania AI w robotyce
Rozumienie Lokalizacji
- Lokalizowanie robota
- Używanie czujników do oceny lokalizacji i środowiska
- Ćwiczenia z prawdopodobieństwem
Uczenie się o ruchu robotów
- Dokładne i niedokładne ruchy
- Funkcje czucia i ruchu
Używanie narzędzi probabilistycznych
- Zasada Bayes’a
- Twierdzenie o całkowitym prawdopodobieństwie
Oszacowywanie stanu pojazdu za pomocą filtru Kalmana
- Procesy gaussowskie
- Pomiar i ruch
- Filtr Kalmana (kod, prognoza, projektowanie i macierze)
Śledzenie samochodu robota za pomocą filtru cząsteczkowego
- Wymiar przestrzeni stanu i krótkie wprowadzenie do modalności
- Klasa robota, świat robota i cząsteczki robota
Badanie metod planowania i wyszukiwania
- Algorytm wyszukiwania A*
- Planowanie ruchu
- Obliczanie kosztu i optymalnej ścieżki
Programowanie AI robota
- Pierwszy program wyszukiwania i tabela rozwijania siatki
- Programowanie dynamiczne
- Obliczanie wartości i optymalnej polityki
Używanie sterowania PID
- Ruch robota i wygładzanie ścieżki
- Wdrożenie regulatora PID
- Optymalizacja parametrów
Mapowanie i śledzenie za pomocą SLAM
- Ograniczenia
- Znaczniki
- Wdrożenie SLAM
Diagnostyka
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu
- Podstawowa znajomość informatyki i inżynierii
- Zapoznanie z pojęciami prawdopodobieństwa i algebry liniowej
Grupa docelowa
- Inżynierowie
21 godzin
Opinie uczestników (1)
jego wiedzy i wykorzystania sztucznej inteligencji dla Robotics w przyszłości.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Szkolenie - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję