Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в планирането на маршрути за автономни превозни средства

  • Основни принципи и предизвикателства при планирането на маршрути
  • Приложения в автономното шофиране и роботиката
  • Преглед на традиционните и съвременните техники за планиране

Алгоритми за планиране на маршрути на базата на графове

  • Преглед на алгоритмите A* и Dijkstra
  • Прилагане на A* за намиране на пътища в мрежова структура
  • Динамични варианти: D* и D* Lite за променливи среди

Алгоритми за планиране на маршрути на базата на пробяване

  • Техники за случайно пробяване: RRT и RRT*
  • Гладко обработване и оптимизация на маршрутите
  • Работа с нехолономни ограничения

Оптимизационно планиране на маршрути

  • Формулиране на задачата за планиране на маршрути като задача за оптимизация
  • Оптимизация на траекториите чрез нелинейно програмиране
  • Оптимизационни техники с градиент и без градиент

Планиране на маршрути на базата на обучение

  • Дълбоко обучение с подкрепа (DRL) за оптимизация на маршрути
  • Интегриране на DRL с традиционни алгоритми
  • Адаптивно планиране на маршрути чрез модели на машинно обучение

Работа с динамични и несигурни среди

  • Реактивни техники за планиране за реакция в реално време
  • Избягване на препятствия и предиктивно управление
  • Интегриране на данни от възприятие за адаптивно навигиране

Оценка и сравнителен анализ на алгоритмите за планиране на маршрути

  • Метрики за ефективност, безопасност и изчислителна сложност на маршрутите
  • Симулиране и тестване в ROS и Gazebo
  • Кейс стади: Сравнение на RRT* и D* в сложни сценарии

Кейс стади и реални приложения

  • Планиране на маршрути за автономни роботизирани куриери
  • Приложения в самоуправляващи се автомобили и безпилотни летателни апарати (UAVs)
  • Проект: Прилагане на адаптивен планирател на маршрути с RRT*

Изисквания

  • Уверено владеене на програмиране на Python
  • Опит с роботизирани системи и алгоритми за управление
  • Знакомство с технологиите за автономни превозни средства

Целева аудитория

  • Инженери по роботика, специализиращи се в автономни системи
  • Изследователи в областта на изкуствения интелект, фокусиращи се върху планиране на маршрути и навигация
  • Разработчици на напреднало ниво, работещи върху технологии за самоуправляващи се автомобили
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории