Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в планирането на път за автономни превозни средства
- Основи и предизвикателства при планирането на път
- Приложения в автономното шофиране и роботиката
- Преглед на традиционни и съвременни техники за планиране
Графови алгоритми за планиране на път
- Преглед на алгоритмите A* и Dijkstra
- Внедряване на A* за намиране на път в мрежова среда
- Динамични варианти: D* и D* Lite за променяща се среда
Алгоритми за планиране на път на база семплиране
- Техники за произволно семплиране: RRT и RRT*
- Изглаждане и оптимизация на пътя
- Справяне с нехолономни ограничения
Планиране на път на база оптимизация
- Формулиране на проблема за планиране на път като оптимизационен проблем
- Оптимизация на траекторията чрез нелинейно програмиране
- Градиентни и безградиентни техники за оптимизация
Планиране на път на база обучение
- Дълбоко обучение с подсилване (DRL) за оптимизация на пътя
- Интегриране на DRL с традиционни алгоритми
- Адаптивно планиране на път чрез модели за машинно обучение
Справяне с динамична и несигурна среда
- Реактивни техники за планиране за реакция в реално време
- Избягване на препятствия и предиктивно управление
- Интегриране на данни от възприятието за адаптивна навигация
Оценяване и сравнителен анализ на алгоритми за планиране на път
- Метрики за ефективност на пътя, безопасност и изчислителна сложност
- Симулация и тестване в ROS и Gazebo
- Казус: Сравняване на RRT* и D* в сложни сценарии
Казуси и приложения в реалния свят
- Планиране на път за автономни роботи за доставка
- Приложения в самостоятелно шофиращи се автомобили и БЛА
- Проект: Внедряване на адаптивен плановик на път чрез RRT*
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Владеене на програмирането с Python
- Опит с роботизирани системи и алгоритми за управление
- Запознатост с технологиите за автономни превозни средства
Аудитория
- Инженери по роботика, специализирани в автономни системи
- Изследователи в областта на ИИ, фокусирани върху планиране на път и навигация
- Разработчици от напреднало ниво, работещи върху технология за самостоятелно шофиране
21 Часа