Kursplan

Introduksjon

Oversikt over Artificial Intelligence (AI) og Robotics

  • Datasimulert versus fysisk
  • Robotics som en gren av AI
  • Applikasjoner for AI i robotikk

Forstå lokalisering

  • Finne roboten din
  • Bruk av sensorer for å vurdere plassering og miljø
  • Sannsynlighetsøvelser

Lær om robotbevegelse

  • Nøyaktige og unøyaktige bevegelser
  • Føle og bevege funksjoner

Bruke sannsynlighetsverktøy

  • Bayes styre
  • Teorem om total sannsynlighet

Estimere kjøretøyets tilstand ved å bruke Kalman-filter

  • Gaussiske prosesser
  • Måling og bevegelse
  • Kalman-filtrering (kode, prediksjon, design og matriser)

Spor robotbilen din ved hjelp av partikkelfilter

  • Angi romdimensjon og kort modalitet
  • Robotklasse, robotverden og robotpartikler

Utforske planleggings- og søkemetoder

  • En* søkealgoritme
  • Bevegelsesplanlegging
  • Beregn kostnad og optimal vei

Programming Din AI-robot

  • Første søkeprogram og utvidelsestabell
  • Dynamisk programmering
  • Beregningsverdi og optimal politikk

Bruker PID-kontroll

  • Robotbevegelse og baneutjevning
  • Implementering av PID-kontroller
  • Parameteroptimalisering

Kartlegging og sporing ved hjelp av SLAM

  • Begrensninger
  • Landemerker
  • Implementering av SLAM

Feilsøking

Oppsummering og konklusjon

Krav

  • Programming erfaring
  • Grunnleggende forståelse av informatikk og ingeniørfag
  • Kjennskap til sannsynlighetsbegreper og lineær algebra

Publikum

  • Ingeniører
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories