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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
お客様の声 (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises