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Temario del curso

Introducción a la IA y la robótica

  • Panorama general de la convergencia moderna entre robótica e IA
  • Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
  • Componentes clave de la IA: percepción, planificación y control

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalación de Python, ROS 2, OpenCV y TensorFlow
  • Uso de Gazebo o Webots para la simulación de robots
  • Trabajo con cuadernos Jupyter para experimentos de IA

Percepción y visión por computadora

  • Uso de cámaras y sensores para la percepción
  • Clasificación de imágenes, detección y segmentación de objetos usando TensorFlow
  • Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
  • Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real

Localización y fusión de sensores

  • Comprensión de la robótica probabilística
  • Filtros de Kalman y Filtros de Kalman Extendidos (EKF)
  • Filtros de partículas para entornos no lineales
  • Integración de datos de LiDAR, GPS e IMU para localización

Planificación del movimiento y ruta

  • Algoritmos de planificación de rutas: Dijkstra, A* y RRT*
  • Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
  • Control del movimiento en tiempo real usando PID
  • Optimización dinámica de rutas utilizando IA

Aprendizaje por refuerzo para robótica

  • Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
  • Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
  • Q-learning y Redes Neuronales Profundas Q (DQN)
  • Integración de agentes de aprendizaje por refuerzo en ROS para movimiento adaptativo

Localización y mapeo simultáneos (SLAM)

  • Comprensión de los conceptos y flujos de trabajo de SLAM
  • Implementación de SLAM con paquetes ROS (gmapping, hector_slam)
  • SLAM visual usando OpenVSLAM u ORB-SLAM2
  • Prueba de algoritmos SLAM en entornos simulados

Temas avanzados e integración

  • Reconocimiento de voz y gestos para la interacción humano-robot
  • Integración con plataformas de robótica IoT y en la nube
  • Mantenimiento predictivo impulsado por IA para robots
  • Ética y seguridad en la robótica habilitada con IA

Proyecto final

  • Diseño y simulación de un robot móvil inteligente
  • Implementación de navegación, percepción y control del movimiento
  • Demostración de la toma de decisiones en tiempo real utilizando modelos de IA

Resumen y próximos pasos

  • Revisión de las técnicas clave de robótica con IA
  • Tendencias futuras en robótica autónoma
  • Recursos para el aprendizaje continuo

Requerimientos

  • Experiencia de programación en Python o C++
  • Comprensión básica de ciencias de la computación e ingeniería
  • Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal

Público objetivo

  • Ingenieros
  • Aficionados a la robótica
  • Investigadores en automatización e IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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