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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Künstliche Intelligenz (KI) und Robotik
- Computersimulation versus physisch
- Robotik als Zweig der KI
- Anwendungen von KI in der Robotik
Lokalisierung verstehen
- Deinen Roboter lokalisieren
- Sensoren zur Lage- und Umgebungserkennung verwenden
- Wahrscheinlichkeitsübungen
Roboterbewegung verstehen
- Exakte und ungenaue Bewegungen
- Sense- und Move-Funktionen
Wahrscheinlichkeitstools verwenden
- Bayes’sche Regel
- Satz der totalen Wahrscheinlichkeit
Fahrzeugzustand mit dem Kalman-Filter schätzen
- Gaußsche Prozesse
- Messung und Bewegung
- Kalman-Filter (Code, Vorhersage, Design und Matrizen)
Dein Roboterfahrzeug mit dem Partikelfilter verfolgen
- Zustandsraumdimension und kurze Modalität
- Roboterklasse, Roboterverwelt und Roboterpartikel
Planungsmethoden und Suchalgorithmen erkunden
- A*-Suchalgorithmus
- Bewegungsplanung
- Kosten berechnen und optimalen Pfad ermitteln
Deinen KI-Roboter programmieren
- Erstes Suchprogramm und Erweiterungstabellen
- Dynamische Programmierung
- Wert berechnen und optimale Politik ermitteln
PID-Regelung verwenden
- Roboterbewegung und Pfadglättung
- PID-Regler implementieren
- Parameteroptimierung
Kartierung und Verfolgung mit SLAM durchführen
- Bedingungen
- Landmarken
- SLAM implementieren
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Programmiererfahrung
- Grundverständnis der 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