Свържете се с нас
 Продължителност 21 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в ИИ и роботиката

  • Преглед на съвременната роботика и сближаването с ИИ
  • Приложения в автономните системи, дроновете и обслужващите роботи
  • Ключови компоненти на ИИ: възприятие, планиране и управление

Настройка на средата за разработка

  • Инсталиране на Python, ROS 2, OpenCV и TensorFlow
  • Използване на Gazebo или Webots за роботизирана симулация
  • Работа с Jupyter Notebooks за експерименти с ИИ

Възприятие и компютърно зрение

  • Използване на камери и сензори за възприятие
  • Класификация на изображения, откриване на обекти и сегментиране с TensorFlow
  • Откриване на ръбове и проследяване на контури с OpenCV
  • Поточно предаване и обработка на изображения в реално време

Локализация и сливане на сензорни данни

  • Разбиране на вероятностната роботика
  • Филтри на Калман и разширени филтри на Калман (EKF)
  • Филтри на частиците за нелинейни среди
  • Интегриране на LiDAR, GPS и IMU данни за локализация

Планиране на движение и намиране на път

  • Алгоритми за планиране на път: Dijkstra, A* и RRT*
  • Избягване на препятствия и картографиране на средата
  • Управление на движението в реално време с PID
  • Динамична оптимизация на пътя с ИИ

Обучение с подкрепление за роботика

  • Основи на обучението с подкрепление
  • Проектиране на базирано на награди роботизирано поведение
  • Q-learning и Deep Q-Networks (DQN)
  • Интегриране на RL агенти в ROS за адаптивно движение

Едновременна локализация и картографиране (SLAM)

  • Разбиране на концепциите и работните процеси на SLAM
  • Внедряване на SLAM с ROS пакети (gmapping, hector_slam)
  • Визуален SLAM с OpenVSLAM или ORB-SLAM2
  • Тестване на SLAM алгоритми в симулирани среди

Разширени теми и интеграция

  • Разпознаване на реч и жестове за взаимодействие човек-робот
  • Интеграция с IoT и облачни роботизирани платформи
  • Управлявана от ИИ предсказваща поддръжка на роботи
  • Етика и безопасност при роботиката с ИИ

Финален проект

  • Проектиране и симулиране на интелигентен мобилен робот
  • Внедряване на навигация, възприятие и управление на движението
  • Демонстриране на вземане на решения в реално време с ИИ модели

Обобщение и следващи стъпки

  • Преглед на ключовите техники в ИИ роботиката
  • Бъдещи тенденции в автономната роботика
  • Ресурси за продължаващо обучение

Изисквания

  • Опит в програмирането на Python или C++
  • Основни познания по компютърни науки и инженерство
  • Запознатост с понятията за вероятности, математически анализ и линейна алгебра

Аудитория

  • Инженери
  • Ентусиасти в областта на роботиката
  • Изследователи в областта на автоматизацията и ИИ

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории