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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Künstliche Intelligenz (KI) und Robotics
- Computersimuliert versus physikalisch
- Robotics als ein Zweig der KI
- Anwendungen für KI in der Robotik
Verstehen der Lokalisierung
- Lokalisierung des Roboters
- Verwendung von Sensoren zur Bewertung von Standort und Umgebung
- Wahrscheinlichkeitsübungen
Lernen über Roboterbewegungen
- Exakte und ungenaue Bewegungen
- Erfassen und Bewegen von Funktionen
Verwendung von Wahrscheinlichkeitswerkzeugen
- Bayes-Regel
- Theorem der Gesamtwahrscheinlichkeit
Schätzung des Fahrzeugzustands mit Kalman-Filter
- Gaußsche Prozesse
- Messung und Bewegung
- Kalman-Filterung (Code, Vorhersage, Entwurf und Matrizen)
Verfolgung Ihres Roboterautos mit Partikelfilter
- Dimension des Zustandsraums und kurze Modalität
- Roboterklasse, Roboterwelt und Roboterpartikel
Erkundung von Planung und Search Methoden
- A*-Suchalgorithmus
- Bewegungsplanung
- Berechnung von Kosten und optimalem Pfad
Programming Ihr KI-Roboter
- Erstes Suchprogramm und Expansionstabelle
- Dynamische Programmierung
- Wertberechnung und optimale Politik
PID-Regelung verwenden
- Roboterbewegung und Bahnglättung
- Implementierung eines PID-Reglers
- Optimierung der Parameter
Kartierung und Verfolgung mit SLAM
- Beschränkungen
- Landmarken
- SLAM implementieren
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Programming Erfahrung
- Grundkenntnisse in Informatik und Ingenieurwissenschaften
- Vertrautheit mit Wahrscheinlichkeitskonzepten und linearer Algebra
Zielgruppe
- Ingenieure
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
sein Wissen und seine Nutzung von KI für Robotics in der Zukunft.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Maschinelle Übersetzung