Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в роботното манипулиране и дълбокото учене

  • Преглед на задачите по манипулиране и компонентите на системата
  • Традиционен vs. базиран на учене подход
  • Дълбоко учене във възприятието, планирането и управлението

Възприятие за манипулиране

  • Визуално усещане и детектиране на обекти за хващане
  • 3D зрение, усещане за дълбочина и обработка на точкови облаци
  • Обучаване на CNN-и за локализация и сегментация на обекти

Планиране и детекция на хващане

  • Класически алгоритми за планиране на хващане
  • Учене на пози за хващане от данни и симулация
  • Внедряване на мрежи за детекция на хващане (напр. GGCNN, Dex-Net)

Управление и планиране на движение

  • Обратна кинематика и генериране на траектории
  • Базирано на учене планиране на движение и имитационно учене
  • Учене с подкрепление за политики на управление на манипулации

Интеграция с ROS 2 и среди за симулация

  • Настройване на възли на ROS 2 за възприятие и управление
  • Симулиране на роботни манипулатори в Gazebo и Isaac Sim
  • Интегриране на невронни модели за управление в реално време

Учене от край до край за манипулиране

  • Комбиниране на възприятие, политика и управление в обединени мрежи
  • Използване на демонстрационни данни за надзирано учене на политики
  • Адаптация на домен между симулация и реална апаратура

Оценка и оптимизация

  • Метрики за успех на хващането, стабилност и прецизност
  • Тестване при променливи условия и смущения
  • Компресия на модели и дебиране на edge устройства

Практически проект: Роботно хващане с базирани на дълбоко учене методи

  • Проектиране на пайплайн от възприятие до действие
  • Обучаване и тестване на модел за детекция на хващане
  • Интегриране на модела в симулирана роботна ръка

Изисквания

  • Здрави познания в областта на кинематиката и динамиката на роботите
  • Опит с Python и фреймворкове за дълбоко учене
  • Знакомство с ROS или подобни роботни middleware системи

Целева аудитория

  • Роботни инженери, разработващи интелегентни системи за манипулиране
  • Специалисти по възприятие и управление, работещи върху приложения за хващане
  • Изследователи и напреднали практикуващи в областта на роботното учене и AI-базирано управление
 28 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории