Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a inteligenței artificiale (AI) și Robotics

  • Simulat pe calculator versus fizic
  • Robotics ca ramură a inteligenței artificiale
  • Aplicații ale AI în robotică

Înțelegerea localizării

  • Localizarea robotului dvs.
  • Utilizarea senzorilor pentru a evalua locația și mediul înconjurător
  • Exerciții de probabilitate

Învățarea despre mișcarea roboților

  • Mișcări exacte și inexacte
  • Funcții de detectare și deplasare

Utilizarea instrumentelor de probabilitate

  • Bayes’ regulă
  • Teorema probabilității totale

Estimarea stării vehiculului utilizând filtrul Kalman

  • Procese gaussiene
  • Măsurare și mișcare
  • Filtrarea Kalman (cod, predicție, proiectare ș i matrici).

Urmărirea mașinii robotizate utilizând filtrul de particule

  • Dimensiunea spațiului de stare și modalitatea de briefing
  • Clasa de robot, lumea robotului și particule de robot

Explorarea planificării și a metodelor Search

  • Algoritm de căutare A*
  • Planificarea mișcării
  • Calcularea costului și a traiectoriei optime

Programming Robotul tău AI

  • Primul program de căutare și tabelul grilă de expansiune
  • Programare dinamică
  • Calculul valorii și politica optimă

Utilizarea controlului PID

  • Mișcarea robotului și netezirea traiectoriei
  • Implementarea regulatorului PID
  • Optimizarea parametrilor

Cartografierea și urmărirea folosind SLAM

  • Constrângeri
  • Repere
  • Implementarea SLAM

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Programming experiență
  • Înțelegere de bază a științei și ingineriei informatice
  • Familiaritate cu conceptele de probabilitate și algebră liniară

Audiență

  • Inginerii
 21 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (1)

Categorii înrudite