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コース概要
スマートロボティクスとAI統合の概要
- イndustry 4.0におけるロボティクスの概要
- 認識、計画、制御におけるAIの役割
- ソフトウェアおよびシミュレーション環境
認識システムとセンサーフュージョン
- ロボット用コンピュータビジョン（2D/3Dカメラ、LiDAR）
- センサーキャリブレーションとフュージョン技術
- 物体検出と環境マッピング
認識のためのディープラーニング
- 視覚認識のためのニューラルネットワーク
- ロボティックデータにおけるTensorFlowまたはPyTorchの活用
- 物体追跡のための認識モデルのトレーニング
モーションプランニングと経路最適化
- サンプリングベースおよび最適化ベースのプランニング
- MoveItを用いたモーションプランニング
- 衝突回避と動的な再プランニング
学習ベース制御戦略
- ロボティック制御のための強化学習
- 低レベル制御ループへのAIの統合
- OpenAI GymおよびGazeboを用いたシミュレーション
スマート製造における協調ロボット（Cobots）
- 安全基準と人間-ロボット協調
- AIを用いた協調ロボットのプログラミングと統合
- 適応的な動作とリアルタイム応答性
システム統合とデプロイ
- 産業用コントローラ（PLC, SCADA）とのインターフェース構築
- リアルタイムロボティクスためのEdge AIデプロイ
- データロギング、監視、トラブルシューティング
まとめと次のステップ
要求
- ロボティクスシステムおよび運動学の理解
- Pythonプログラミングの経験
- AIまたは機械学習の概念の習熟
対象者
- ロボティクスエンジニア
- システムインテグレータ
- オートメーションリード
21 時間
