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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 대수에 대한 지식
청중
- 엔지니어
21 Hours
회원 평가 (1)
Robotics 미래를 위한 AI에 대한 지식과 활용.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Course - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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