課程簡介

機器人中的Edge AI簡介

  • Edge AI是什麼?
  • 爲什麼Edge AI對機器人至關重要
  • 自主系統中即時AI的挑戰

在邊緣設備上部署AI模型

  • 在NVIDIA Jetson和其他邊緣硬件上進行AI推理
  • 使用TensorFlow Lite和ONNX進行邊緣部署
  • 優化AI模型以實現即時執行

自主系統的即時感知

  • 用於機器人導航的計算機視覺
  • 傳感器融合:LiDAR、攝像頭和IMU
  • 用於目標檢測與跟蹤的Edge AI

機器人中的決策與控制

  • 用於自主行爲的強化學習
  • 路徑規劃與避障
  • 即時AI系統中的延遲優化

將AI與ROS(機器人操作系統)集成

  • ROS及其生態系統概述
  • 在ROS中運行基於AI的感知模型
  • 多機器人與羣體機器人應用中的Edge AI

優化低功耗機器人系統中的AI

  • 用於機器人的高效神經網絡架構
  • 減少AI驅動機器人的功耗
  • 在電池供電的機器人平臺上部署AI

實際應用與未來趨勢

  • 自主無人機與工業機器人
  • AI驅動的機器人助手
  • Edge AI在機器人中的未來進展

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解AI和機器學習模型
  • 具備嵌入式系統或機器人技術的經驗
  • 具備即時計算的基礎知識

受衆

  • 機器人工程師
  • AI開發者
  • 自動化專家
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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