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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

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