Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon
Oversikt over kunstig intelligens (AI) og Robotics
- Datasimulert versus fysisk Robotics som en gren av AI-applikasjoner for AI i robotikk
Forstå lokalisering
- Finne roboten din Bruke sensorer til å vurdere plassering og miljø Sannsynlighetsøvelser
Lær om robotbevegelse
- Nøyaktige og unøyaktige bevegelser Føle og bevege funksjoner
Bruke sannsynlighetsverktøy
- Bayes' regelteorem for total sannsynlighet
Estimere kjøretøyets tilstand ved å bruke Kalman-filter
- Gaussiske prosesser Måling og bevegelse Kalman-filtrering (kode, prediksjon, design og matriser)
Spor robotbilen din ved hjelp av partikkelfilter
- Angi romdimensjon og kort modalitet Robotklasse, robotverden og robotpartikler
Utforsking av planlegging og Search metoder
- En* søkealgoritme Bevegelsesplanlegging Beregn kostnad og optimal bane
Programming Din AI-robot
- Første søkeprogram og utvidelsestabell Dynamisk programmering Beregningsverdi og optimal policy
Bruker PID-kontroll
- Robotbevegelse og baneutjevning Implementering av PID-kontroller Parameteroptimalisering
Kartlegging og sporing ved hjelp av SLAM
- Begrensninger Landemerker Implementering av SLAM
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- Programming erfaring
- Grunnleggende forståelse av informatikk og ingeniørfag
- Kjennskap til sannsynlighetsbegreper og lineær algebra
Publikum
- Ingeniører
21 timer
Testimonials (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises