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课程大纲
物理AI与机器人导论
- 物理AI概览及其发展历程
- 在工业自动化及其他领域的应用
- 智能机器人系统的关键组件
机器人系统设计
- 机器人的机械设计原理
- 传感器与执行器的集成
- 电源系统与能效
机器人AI模型
- 利用机器学习进行感知与决策
- 机器人在强化学习中的应用
- 构建机器人系统的AI流水线
实时传感器集成
- 传感器融合技术
- 处理来自激光雷达、相机及其他传感器的数据
- 实时导航与避障
仿真与测试
- 使用Gazebo和MATLAB Robotics Toolbox等仿真工具
- 动态环境建模
- 性能评估与优化
自动化与部署
- 用于工业自动化的机器人编程
- 开发重复性任务的工作流
- 确保部署过程中的安全与可靠性
高级主题与未来趋势
- 协作机器人(Cobots)与人机交互
- 机器人领域的伦理与监管考量
- 物理AI在自动化领域的未来展望
要求
- 具备机器人和自动化系统的基础知识
- 熟练掌握编程语言,首选Python
- 熟悉AI基础概念
目标受众
- 机器人工程师
- 自动化专家
- AI开发者
21 小时
客户评论 (2)
提供材料(虚拟机)以便直接进入练习,并解释Ros2核心。为什么某些东西会以特定方式工作。
Arjan Bakema
课程 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
机器翻译
其未来在Robotics中利用AI的知识和应用。
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
课程 - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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