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Programa del Curso
Introducción
Visión general de la Inteligencia Artificial (IA) y Robotics
- Simulado por ordenador frente a físico
- Robotics como una rama de la IA
- Aplicaciones de la IA en robótica
Descripción de la localización
- Localización del robot
- Uso de sensores para evaluar la ubicación y el entorno
- Ejercicios de probabilidad
Aprendiendo sobre el movimiento de los robots
- Movimientos exactos e inexactos
- Funciones de detección y movimiento
Uso de herramientas de probabilidad
- Regla de Bayes
- Teorema de la probabilidad total
Estimación del estado del vehículo mediante el filtro de Kalman
- Procesos gaussianos
- Medición y movimiento
- Filtrado de Kalman (código, predicción, diseño y matrices)
Seguimiento de su automóvil robótico usando el filtro de partículas
- Dimensión del espacio de estados y modalidad breve
- Clase de robot, mundo de robots y partículas de robots
Explorando la planificación y Search métodos
- Algoritmo de búsqueda A*
- Planificación de movimiento
- Costo de cómputo y ruta óptima
Programming Tu robot.
- Primer programa de búsqueda y tabla de cuadrícula de expansión
- Programación dinámica
- Valor informático y política óptima
Uso del control PID
- Movimiento del robot y suavizado de trayectoria
- Implementación del controlador PID
- Optimización de parámetros
Mapeo y seguimiento mediante SLAM
- Restricciones
- Señales
- Implementación de SLAM
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Programming Experiencia
- Conocimientos básicos de informática e ingeniería
- Familiaridad con los conceptos de probabilidad y álgebra lineal
Audiencia
- ingenieros
21 horas
Testimonios (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises