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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

Formação Empresarial Personalizada

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Investimento

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