コース概要

導入

Artificial Intelligence (AI)とRoboticsの概要

  • Computer - シミュレートされたものと物理的なもの
  • Robotics AIの分野として
  • ロボット工学における AI の応用

ローカリゼーションを理解する

  • ロボットの位置を特定する
  • センサーを使用して位置と環境を評価する
  • 確率の練習

ロボットの動きを学ぶ

  • 正確な動きと不正確な動き
  • 感知・移動機能

確率ツールの使用

  • ベイズの法則
  • 総確率の定理

カルマンフィルターを用いた車両状態推定

  • ガウス過程
  • 測定と動作
  • カルマン フィルタリング (コード、予測、設計、行列)

パーティクルフィルターを使用してロボットカーを追跡する

  • 状態空間の次元と簡単なモダリティ
  • ロボット クラス、ロボット ワールド、ロボット パーティクル

計画と Search 方法の探求

  • A* 検索アルゴリズム
  • モーションプランニング
  • コストと最適なパスを計算する

Programming あなたのAIロボット

  • ファーストサーチプログラムと拡張グリッドテーブル
  • 動的プログラミング
  • 計算価値と最適なポリシー

PID制御の使用

  • ロボットの動きとパスのスムージング
  • PIDコントローラーの実装
  • パラメータの最適化

SLAM を使用したマッピングと追跡

  • 制約
  • ランドマーク
  • SLAMの実装

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Programmingの経験
  • コンピュータサイエンスとエンジニアリングの基本的な理解
  • 確率の概念や線形代数に精通していること

観客

  • エンジニア
 21 時間

参加者の人数



Price per participant

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