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Plan du cours
Introduction à l'IA et à la robotique
- Aperçu de la convergence entre la robotique moderne et l'IA
- Applications dans les systèmes autonomes, les drones et les robots de service
- Composants clés de l'IA : perception, planification et contrôle
Configuration de l'environnement de développement
- Installation de Python, ROS 2, OpenCV et TensorFlow
- Utilisation de Gazebo ou Webots pour la simulation robotique
- Travail avec Jupyter Notebooks pour les expériences d'IA
Perception et vision par ordinateur
- Utilisation de caméras et de capteurs pour la perception
- Classification d'images, détection d'objets et segmentation à l'aide de TensorFlow
- Détection de bords et suivi de contours avec OpenCV
- Diffusion et traitement d'images en temps réel
Localisation et fusion de capteurs
- Compréhension de la robotique probabiliste
- Filtres de Kalman et Filtres de Kalman Étendus (EKF)
- Filtres de particules pour les environnements non linéaires
- Intégration des données LiDAR, GPS et IMU pour la localisation
Planification de mouvement et recherche de chemin
- Algoritmes de planification de chemin : Dijkstra, A* et RRT*
- Évitement d'obstacles et cartographie de l'environnement
- Contrôle du mouvement en temps réel à l'aide de PID
- Optimisation dynamique des trajectoires à l'aide de l'IA
Apprentissage par renforcement pour la robotique
- Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
- Conception de comportements robotiques basés sur les récompenses
- Q-learning et Deep Q-Networks (DQN)
- Intégration d'agents RL dans ROS pour un mouvement adaptatif
Localisation et cartographie simultanées (SLAM)
- Implémentation du SLAM avec des paquets ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM visuel à l'aide d'OpenVSLAM ou ORB-SLAM2
- Test des algorithmes SLAM dans des environnements simulés
Sujets avancés et intégration
- Reconnaissance vocale et gestuelle pour l'interaction homme-robot
- Intégration avec l'IoT et les plateformes de robotique cloud
- Maintenance prédictive pilotée par l'IA pour les robots
- Éthique et sécurité dans la robotique dotée d'IA
Projet de synthèse
- Conception et simulation d'un robot mobile intelligent
- Implémentation de la navigation, de la perception et du contrôle du mouvement
- Démonstration de la prise de décision en temps réel à l'aide de modèles d'IA
Résumé et prochaines étapes
- Revue des techniques clés de la robotique IA
- Ressources pour l'apprentissage continu
Pré requis
- Expérience de programmation en Python ou C++
- Compréhension de base de l'informatique et de l'ingénierie
- Connaissance des concepts de probabilité, du calcul différentiel et de l'algèbre linéaire
Public cible
- Ingénieurs
- Passionnés de robotique
- Chercheurs en automatisation et en IA
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduction automatique