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.
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
Отзиви от потребители (1)
неговото знание и използване на ИИ за роботика в бъдещето.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Курс - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Машинен превод