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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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