Programa do Curso

Introdução

Panorama da Inteligência Artificial (IA) e Robotics

  • Simulação computorizada versus física
  • Robotics como um ramo da IA
  • Aplicações da IA na robótica

Compreender a localização

  • Localizar o robô
  • Utilizar sensores para avaliar a localização e o ambiente
  • Exercícios de probabilidade

Aprender sobre o movimento do robô

  • Movimentos exactos e inexactos
  • Funções de deteção e deslocação

Utilização de ferramentas de probabilidade

  • Regra de Bayes
  • Teorema da probabilidade total

Estimativa do estado do veículo utilizando o filtro de Kalman

  • Processos gaussianos
  • Medição e movimento
  • Filtragem de Kalman (código, previsão, projeto e matrizes)

Rastreamento do seu carro robótico usando filtro de partículas

  • Dimensão do espaço de estados e modalidade breve
  • Classe de robô, mundo do robô e partículas de robô

Explorar o planeamento e os Search métodos

  • Algoritmo de pesquisa A*
  • Planeamento do movimento
  • Calcular o custo e o caminho ótimo

Programming O seu robô com IA

  • Primeiro programa de pesquisa e tabela de grelha de expansão
  • Programação dinâmica
  • Valor de cálculo e política óptima

Utilização do controlo PID

  • Movimento do robô e suavização da trajetória
  • Implementação do controlador PID
  • Otimização de parâmetros

Mapeamento e rastreio utilizando SLAM

  • Restrições
  • Pontos de referência
  • Implementação do SLAM

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Programming experiência
  • Compreensão básica de informática e engenharia
  • Familiaridade com conceitos de probabilidade e álgebra linear

Público

  • Engenheiros
  21 horas
 

Declaração de Clientes (1)

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