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Plan du cours
Introduction
Aperçu de l'intelligence artificielle (IA) et Robotics
- Simulation informatique versus physique
- Robotics en tant que branche de l'IA
- Applications de l'IA en robotique
Comprendre la localisation
- Localisation de votre robot
- Utilisation de capteurs pour évaluer l'emplacement et l'environnement
- Exercices de probabilité
Apprendre le mouvement des robots
- Mouvements exacts et inexacts
- Fonctions de détection et de déplacement
Utilisation des outils de probabilité
- Règle de Bayes
- Théorème des probabilités totales
Estimation de l'état du véhicule à l'aide du filtre de Kalman
- Processus gaussiens
- Mesure et mouvement
- Filtrage de Kalman (code, prédiction, conception et matrices)
Suivi de votre voiture robotisée à l'aide d'un filtre à particules
- Dimension de l'espace d'état et modalité d'information
- Classe de robots, monde de robots et particules de robots
Exploration de la planification et des Search méthodes
- Algorithme de recherche A*
- Planification des mouvements
- Calcul du coût et de la trajectoire optimale
Programming Votre robot IA
- Premier programme de recherche et tableau d'expansion
- Programmation dynamique
- Calcul de la valeur et de la politique optimale
Utilisation de la commande PID
- Mouvement du robot et lissage de la trajectoire
- Mise en œuvre d'un contrôleur PID
- Optimisation des paramètres
Cartographie et suivi à l'aide de SLAM
- Contraintes
- Repères
- Mise en œuvre du SLAM
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Programming expérience
- Compréhension de base de l'informatique et de l'ingénierie
- Familiarité avec les concepts de probabilité et l'algèbre linéaire
Audience
- Ingénieurs
21 heures
Nos Clients témoignent (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises