Programa do Curso
Introdução à Manipulação Robótica e Aprendizagem Profunda
- Visão geral das tarefas de manipulação e componentes do sistema
- Abordagens tradicionais versus baseadas em aprendizado
- Aprendizagem profunda na percepção, planejamento e controle
Percepção para Manipulação
- Sensação visual e detecção de objetos para agarre
- Visão 3D, sensores de profundidade e processamento de nuvens de pontos
- Treinando CNNs para localização e segmentação de objetos
Planejamento e Detecção de Agarre
- Algoritmos clássicos de planejamento de agarre
- Aprendendo poses de agarre a partir de dados e simulação
- Implementando redes de detecção de agarre (por exemplo, GGCNN, Dex-Net)
Controle e Planejamento de Movimento
- Cinemática inversa e geração de trajetórias
- Planejamento de movimento baseado em aprendizado e aprendizado por imitação
- Aprendizagem por reforço para políticas de controle de manipulação
Integração com ROS 2 e Ambientes de Simulação
- Configurando nós do ROS 2 para percepção e controle
- Simulando manipuladores robóticos no Gazebo e Isaac Sim
- Integrando modelos neurais para controle em tempo real
Aprendizagem End-to-End para Manipulação
- Combinando percepção, política e controle em redes unificadas
- Usando dados de demonstração para aprendizagem supervisionada de políticas
- Adaptação de domínio entre simulação e hardware real
Avaliação e Otimização
- Métricas para sucesso, estabilidade e precisão do agarre
- Testes sob condições variáveis e perturbações
- Compressão de modelos e implantação em dispositivos de borda
Projeto Prático: Agarre Robótico Baseado em Aprendizagem Profunda
- Projetando um pipeline de percepção para ação
- Treinando e testando um modelo de detecção de agarre
- Integrando o modelo em um braço robótico simulado
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida de cinemática e dinâmica robóticas
- Experiência com Python e frameworks de aprendizagem profunda
- Familiaridade com ROS ou middleware robótico similar
Público-Alvo
- Engenheiros de robótica desenvolvendo sistemas de manipulação inteligentes
- Especialistas em percepção e controle trabalhando em aplicações de agarre
- Pesquisadores e profissionais avançados em aprendizado robótico e controle baseado em IA
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