План на курса

Въведение в роботна манипулация и дълбоко обучение

  • Обзор на задачите за манипулация и компонентите на системата
  • Традиционни против обучени основи
  • Дълбоко обучение в перцепция, планиране и контрол

Перцепция за манипулация

  • Визуално усещане и разпознаване на обекти за хващане
  • 3D виждане, дълбочина и обработка на точкови облакове
  • Обучаване на CNN за локализация и сегментация на обекти

Планиране и детекция на хващането

  • Класически алгоритми за планиране на хващане
  • Обучаване на позиции за хващане от данни и симулация
  • Реализиране на мрежи за детекция на хващането (например, GGCNN, Dex-Net)

Контрол и планиране на движение

  • Обратна кинематика и генериране на траектории
  • Обучението за планиране на движение и имитационно обучение
  • Усилвателно обучение за политики на контрол за манипулация

Интеграция с ROS 2 и симулационни среди

  • Настройка на узли за перцепция и контрол в ROS 2
  • Симулиране на роботни манипулатори в Gazebo и Isaac Sim
  • Интегриране на невронни модели за реално време контрол

Обучение от край до край за манипулация

  • Комбиниране на перцепция, политика и контрол в единни мрежи
  • Използване на демонстрационни данни за обучение под наблюдението на учителя
  • Адаптация между симулацията и реалното хардуерно обезпечаване

Оценка и оптимизация

  • Метрики за успешност, устойчивост и точност при хващане
  • Тестване при различни условия и пречипи
  • Стискване на модела и разпространяване върху периферни устройства

Практичен проект: Роботно хващане с дълбоко обучение

  • Проектиране на пайплайн от перцепция до действие
  • Обучаване и тестване на модел за детекция на хващането
  • Интегриране на модела в симулирани роботни згръди

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Добра усвояване на кинематиката и динамиката в роботиката
  • Опит с Python и рамки за дълбоко обучение
  • Запознаност с ROS или подобни роботни посредници

Целева група

  • Инженери в роботиката, развиващи интелектуални системи за манипулация
  • Специалисти по перцепция и контрол, работещи над приложения за улавяне
  • Научни изследователи и продвинати практици в обучението на роботи и AI-базиран контрол
 28 Hours

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории