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Temario del curso
Introducción a la visión por computadora para robótica
- Visión general de las aplicaciones de visión por computadora en robótica
- Principales desafíos en la percepción y comprensión visual
- Configuración del entorno de desarrollo con OpenCV y Python
Fundamentos del procesamiento de imágenes
- Representación y manipulación de imágenes
- Filtrado, detección de bordes y extracción de características
- Espacios de color y técnicas de segmentación
Detección y seguimiento de objetos con OpenCV
- Detección de objetos utilizando métodos clásicos (cascadas de Haar, HOG)
- Seguimiento de objetos en movimiento en flujos de video
- Integración de la retroalimentación visual en sistemas robóticos
Aprendizaje profundo para la percepción visual
- Visión general de las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Entrenamiento y despliegue de modelos de detección de objetos
- Aplicación de modelos preentrenados (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Fusión de sensores y percepción de profundidad
- Integración de datos de cámara con sensores LiDAR y ultrasónicos
- Estimación de profundidad y reconstrucción 3D
- Percepción para la evitación de obstáculos y navegación
Control y toma de decisiones basados en visión
- Aplicación de la visión por computadora a la manipulación robótica
- Servomecanismo visual y control de bucle cerrado
- Toma de decisiones autónoma basada en entradas visuales
Despliegue y optimización de modelos de visión
- Despliegue de modelos en sistemas integrados y dispositivos edge
- Optimización del rendimiento de inferencia para aplicaciones en tiempo real
- Resolución de problemas y mejora de la precisión
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de robótica
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Especialistas en visión por computadora
- Ingenieros de aprendizaje automático
21 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
