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.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Przegląd sztucznej inteligencji (AI) i Robotics
- Symulowane komputerowo kontra fizyczne
- Robotics jako gałąź sztucznej inteligencji
- Zastosowania sztucznej inteligencji w robotyce
Zrozumienie lokalizacji
- Lokalizowanie robota
- Używanie czujników do oceny lokalizacji i środowiska
- Ćwiczenia dotyczące prawdopodobieństwa
Nauka o ruchu robotów
- Ruchy dokładne i niedokładne
- Funkcje wykrywania i przesuwania
Korzystanie z narzędzi prawdopodobieństwa
- Reguła Bayesa
- Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym
Szacowanie stanu pojazdu przy użyciu filtra Kalmana
- Procesy gaussowskie
- Pomiar i ruch
- Filtrowanie Kalmana (kod, przewidywanie, projektowanie i macierze)
Śledzenie zrobotyzowanego samochodu za pomocą filtra cząsteczek
- Wymiar przestrzeni stanów i krótka modalność
- Klasa robota, świat robota i cząstki robota
Odkrywanie metod planowania i Search
- Algorytm wyszukiwania A*
- Planowanie ruchu
- Obliczanie kosztu i optymalnej ścieżki
Programming Twój robot AI
- Pierwszy program wyszukiwania i tabela siatki rozszerzeń
- Programowanie dynamiczne
- Wartość obliczeniowa i optymalna polityka
Korzystanie z regulacji PID
- Ruch robota i wygładzanie ścieżki
- Implementacja regulatora PID
- Optymalizacja parametrów
Mapowanie i śledzenie przy użyciu SLAM
- Ograniczenia
- Punkty orientacyjne
- Wdrażanie SLAM
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Programming doświadczenie
- Podstawowe zrozumienie informatyki i inżynierii
- Znajomość pojęć prawdopodobieństwa i algebry liniowej
Uczestnicy
- 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