Programa del Curso

Introducción

Visión general de la Inteligencia Artificial (IA) y Robotics

  • Simulado por ordenador frente a físico
  • Robotics como una rama de la IA
  • Aplicaciones de la IA en robótica

Descripción de la localización

  • Localización del robot
  • Uso de sensores para evaluar la ubicación y el entorno
  • Ejercicios de probabilidad

Aprendiendo sobre el movimiento de los robots

  • Movimientos exactos e inexactos
  • Funciones de detección y movimiento

Uso de herramientas de probabilidad

  • Regla de Bayes
  • Teorema de la probabilidad total

Estimación del estado del vehículo mediante el filtro de Kalman

  • Procesos gaussianos
  • Medición y movimiento
  • Filtrado de Kalman (código, predicción, diseño y matrices)

Seguimiento de su automóvil robótico usando el filtro de partículas

  • Dimensión del espacio de estados y modalidad breve
  • Clase de robot, mundo de robots y partículas de robots

Explorando la planificación y Search métodos

  • Algoritmo de búsqueda A*
  • Planificación de movimiento
  • Costo de cómputo y ruta óptima

Programming Tu robot.

  • Primer programa de búsqueda y tabla de cuadrícula de expansión
  • Programación dinámica
  • Valor informático y política óptima

Uso del control PID

  • Movimiento del robot y suavizado de trayectoria
  • Implementación del controlador PID
  • Optimización de parámetros

Mapeo y seguimiento mediante SLAM

  • Restricciones
  • Señales
  • Implementación de SLAM

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Programming Experiencia
  • Conocimientos básicos de informática e ingeniería
  • Familiaridad con los conceptos de probabilidad y álgebra lineal

Audiencia

  • ingenieros
 21 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (1)

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