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Duração 28 horas
Programa do Curso
Introdução à Manipulação Robótica e Deep Learning
- Visão geral das tarefas de manipulação e componentes do sistema
- Aproximações tradicionais vs. baseadas em aprendizado
- Deep learning em perceção, planeamento e controlo
Perceção para Manipulação
- Sensorização visual e deteção de objetos para pegada
- Visão 3D, sensorização de profundidade e processamento de nuvens de pontos
- Formação de CNNs para localização e segmentação de objetos
Planeamento e Deteção de Pegada
- Algoritmos clássicos de planeamento de pegada
- Aprendizado de poses de pegada a partir de dados e simulação
- Implementação de redes de deteção de pegada (ex.: GGCNN, Dex-Net)
Controlo e Planeamento de Movimento
- Cinemática inversa e geração de trajetórias
- Planeamento de movimento baseado em aprendizado e aprendizado por imitação
- Aprendizado por reforço para políticas de controlo de manipulação
Integração com ROS 2 e Ambientes de Simulação
- Configuração de nós ROS 2 para perceção e controlo
- Simulação de manipuladores robóticos no Gazebo e Isaac Sim
- Integração de modelos neurais para controlo em tempo real
Aprendizado de Ponta a Ponta para Manipulação
- Combinação de perceção, política e controlo em redes unificadas
- Utilização de dados de demonstração para aprendizado supervisionado de políticas
- Adaptação de domínio entre simulação e hardware real
Avaliação e Otimização
- Métricas para sucesso, estabilidade e precisão da pegada
- Testes em condições variáveis e sob perturbações
- Compressão de modelos e implantação em dispositivos edge
Projeto Prático: Pegada Robótica Baseada em Deep Learning
- Desenho de um pipeline de perceção para ação
- Formação e teste de um modelo de deteção de pegada
- Integração do modelo num braço robótico simulado
Requisitos
- Compreensão sólida da cinemática e dinâmica robótica
- Experiência com Python e frameworks de deep learning
- Familiaridade com ROS ou middleware robótico semelhante
Público-Alvo
- Engenheiros de robótica a desenvolver sistemas de manipulação inteligentes
- Especialistas em perceção e controlo a trabalhar em aplicações de pegada
- Pesquisadores e praticantes avançados em aprendizado robótico e controlo baseado em IA
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