Course Outline

소개

Artificial Intelligence (AI) 및 Robotics 개요

  • Computer-시뮬레이트 대 물리적
  • Robotics AI의 한 분야로
  • 로봇공학에 AI 적용

현지화 이해

  • 로봇 찾기
  • 센서를 사용하여 위치 및 환경 평가
  • 확률 연습

로봇 모션 학습

  • 정확하고 부정확한 모션
  • 감지 및 이동 기능

확률 도구 사용

  • 베이즈의 법칙
  • 총 확률의 정리

칼만 필터를 사용하여 차량 상태 추정

  • 가우스 프로세스
  • 측정 및 모션
  • 칼만 필터링(코드, 예측, 설계 및 행렬)

입자 필터를 사용하여 로봇 자동차 추적

  • 상태공간 차원과 간략한 양식
  • 로봇 클래스, 로봇 세계, 로봇 입자

계획 및 Search 방법 탐색

  • A* 검색 알고리즘
  • 모션 계획
  • 계산 비용 및 최적 경로

Programming 당신의 AI 로봇

  • 첫 번째 검색 프로그램 및 확장 그리드 테이블
  • 동적 프로그래밍
  • 컴퓨팅 가치와 최적의 정책

PID 제어 사용

  • 로봇 모션 및 경로 스무딩
  • PID 컨트롤러 구현
  • 매개변수 최적화

SLAM을 사용한 매핑 및 추적

  • 제약
  • 랜드마크
  • SLAM 구현

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • Programming 경험
  • 컴퓨터 과학 및 공학에 대한 기본 이해
  • 확률 개념과 선형 대수학에 대한 지식

청중

  • 엔지니어
 21 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (1)

Related Courses

Smart Robots for Developers

84 Hours

Related Categories