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課程簡介
智能Robotics與AI集成簡介
- 工業4.0中的機器人概述
- AI在感知、規劃和控制中的作用
- 軟件與仿真環境
感知系統與Sensor Fusion
- 機器人計算機視覺(2D/3D攝像頭,LiDAR)
- 傳感器校準與融合技術
- 物體檢測與環境映射
Deep Learning用於感知
- 用於視覺識別的神經網絡
- 使用TensorFlow或PyTorch處理機器人數據
- 訓練感知模型以進行物體跟蹤
運動規劃與路徑優化
- 基於採樣和優化的規劃
- 使用MoveIt進行運動規劃
- 碰撞避免與動態重新規劃
基於學習的控制策略
- 用於機器人控制的強化學習
- 將AI集成到低級控制迴路中
- 使用OpenAI Gym和Gazebo進行仿真
智能製造中的協作機器人(Cobots)
- 安全標準與人機協作
- Programming與AI集成協作機器人
- 自適應行爲與即時響應
系統集成與部署
- 與工業控制器(PLC,SCADA)的接口
- Edge AI部署用於即時機器人
- 數據記錄、監控與故障排除
總結與下一步
最低要求
- 瞭解機器人系統與運動學
- 具備Python編程經驗
- 熟悉AI或機器學習概念
受衆
- Robotics工程師
- 系統集成商
- 自動化負責人
21 時間: