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
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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