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課程時長 21 時間：
課程簡介
智慧機器人與 AI 整合簡介
- 工業4.0中的機器人概觀
- AI在感知、規劃與控制中的角色
- 軟體與模擬環境
感知系統與感測器融合
- 機器人電腦視覺（2D/3D相機、LiDAR）
- 感測器校準與融合技術
- 物體偵測與環境建圖
深度學習於感知
- 用於視覺辨識的神經網路
- 使用 TensorFlow 或 PyTorch 處理機器人數據
- 訓練感知模型以進行物體追蹤
運動規劃與路徑最佳化
- 基於取樣與最佳化的規劃
- 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
- 強化學習於機器人控制
- 將 AI 整合至低階控制迴路
- 使用 OpenAI Gym 與 Gazebo 進行模擬
協作機器人在智慧製造中的應用
- 安全標準與人機協作
- 使用 AI 程式設計與整合協作機器人
- 自適應行為與即時響應
系統整合與部署
- 與工業控制器（PLC、SCADA）介接
- 邊緣 AI 部署以實現即時機器人控制
- 數據記錄、監控與故障排除
最低要求
- 具備機器人系統與運動學知識
- 具備 Python 程式設計經驗
- 熟悉 AI 或機器學習概念
目標學員
- 機器人工程師
- 系統整合商
- 自動化主管
客戶評論 (1)
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