Đề cương khóa học

Giới thiệu

Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Robot học

  • AI mô phỏng máy tính so với thực tế
  • Robot học là một nhánh của AI
  • Ứng dụng AI trong robot học

Hiểu về Localization

  • Xác định vị trí của robot
  • Sử dụng cảm biến để đánh giá vị trí và môi trường
  • Bài tập về xác suất

Học về chuyển động của robot

  • Chuyển động chính xác và không chính xác
  • Hàm cảm biến và chuyển động

Sử dụng công cụ xác suất

  • Định lý Bayes
  • Định lý xác suất tổng

Đánh giá trạng thái của xe bằng bộ lọc Kalman

  • Quá trình Gaussian
  • Đo lường và chuyển động
  • Bộ lọc Kalman (mã, dự đoán, thiết kế và ma trận)

Theo dõi xe robot bằng bộ lọc hạt

  • Chi độ không gian và mô hình ngắn
  • Lớp robot, thế giới robot và hạt robot

Khám phá các phương pháp lập kế hoạch và tìm kiếm

  • Thuật toán tìm kiếm A*
  • Lập kế hoạch chuyển động
  • Tính toán chi phí và đường đi tối ưu

Lập trình cho robot AI

  • Chương trình tìm kiếm đầu tiên và bảng mở rộng lưới
  • Lập trình động
  • Tính toán giá trị và chính sách tối ưu

Sử dụng điều khiển PID

  • Chuyển động robot và làm mượt đường đi
  • Triển khai bộ điều khiển PID
  • Tối ưu hóa tham số

Vẽ bản đồ và theo dõi bằng SLAM

  • Ràng buộc
  • Điểm tham chiếu
  • Triển khai SLAM

Giải quyết vấn đề

Tóm tắt và kết luận

Requirements

  • Kinh nghiệm lập trình
  • Hiểu biết cơ bản về khoa học máy tính và kỹ thuật
  • Sử dụng khái niệm xác suất và đại số tuyến tính

Đối tượng học viên

  • Kỹ sư
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories