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課程簡介
智能机器人与AI整合简介
- 工业4.0中的机器人概述
- AI在感知、规划与控制中的作用
- 软件与仿真环境
感知系统与传感器融合
- 用于机器人的计算机视觉（2D/3D相机、LiDAR）
- 传感器校准与融合技术
- 物体检测与环境建图
用于感知的深度学习
- 用于视觉识别的神经网络
- 使用TensorFlow或PyTorch处理机器人数据
- 训练用于物体跟踪的感知模型
运动规划与路径优化
- 基于采样与基于优化的规划
- 使用MoveIt进行运动规划
- 避碰与动态重新规划
基于学习的控制策略
- 用于机器人控制的强化学习
- 将AI整合到底层控制回路中
- 使用OpenAI Gym和Gazebo进行仿真
智能制造中的协作机器人（Cobots）
- 安全标准与人机协作
- 使用AI编程与整合协作机器人
- 自适应行为与实时响应能力
系统整合与部署
- 与工业控制器（PLC、SCADA）接口
- 用于实时机器人的边缘AI部署
- 数据记录、监控与故障排除
总结与后续步骤
最低要求
- 了解机器人系统与运动学
- 具备Python编程经验
- 熟悉AI或机器学习概念
目标受众
- 机器人工程师
- 系统集成商
- 自动化负责人
21 小時
