Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot AI en robotica

  • Overzicht van de convergentie van moderne robotica en AI
  • Toepassingen in autonome systemen, drones en service-robots
  • Belangrijke AI-componenten: waarneming, planning en besturing

Opzetten van de ontwikkelomgeving

  • Installatie van Python, ROS 2, OpenCV en TensorFlow
  • Gebruik van Gazebo of Webots voor robotsimulatie
  • Werken met Jupyter Notebooks voor AI-experimenten

Waarneming en computer vision

  • Gebruik van camera's en sensoren voor waarneming
  • Afbeeldingsclassificatie, objectdetectie en segmentatie met TensorFlow
  • Randdetectie en contouren-tracking met OpenCV
  • Realtime afbeeldingsstreaming en verwerking

Lokalizatie en sensorfusie

  • Begrip van probabilistische robotica
  • Kalman-filters en Uitgebreide Kalman-filters (EKF)
  • Deeltjefilters voor niet-lineaire omgevingen
  • Integratie van LiDAR-, GPS- en IMU-data voor lokalizatie

Bewegingsplanning en padzoekers

  • Padplanningsalgoritmen: Dijkstra, A* en RRT*
  • Obstakelvermijding en omgevingscartografie
  • Realtime bewegingsbesturing met behulp van PID
  • Dynamische padoptimalisatie met behulp van AI

Versterkingsleren voor robotica

  • Fundamenten van versterkingsleren
  • Ontwerpen van robotgedragingen op basis van beloningen
  • Q-learning en Deep Q-Networks (DQN)
  • Integratie van RL-agents in ROS voor adaptieve beweging

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

  • Begrip van SLAM-concepten en workflows
  • Implementatie van SLAM met ROS-pakketten (gmapping, hector_slam)
  • Visuele SLAM met gebruikmaking van OpenVSLAM of ORB-SLAM2
  • Testen van SLAM-algoritmen in gesimuleerde omgevingen

Geavanceerde onderwerpen en integratie

  • Spraak- en gebarenherkenning voor mens-robot-interactie
  • Integratie met IoT- en cloud-platforms voor robotica
  • AI-gestuurde predictieve onderhoud voor robots
  • Ethiek en veiligheid in AI-gestuurde robotica

Eindproject

  • Ontwerp en simulatie van een intelligente mobiele robot
  • Implementatie van navigatie, waarneming en bewegingsbesturing
  • Demonstratie van real-time besluitvorming met behulp van AI-modellen

Samenvatting en vervolgstappen

  • Terugblik op belangrijke AI-roboticatechnieken
  • Toekomstige trends in autonome robotica
  • Bronnen voor verdere studie

Vereisten

  • Programmerervaring in Python of C++
  • Basisbegrip van informatica en engineering
  • Bekendheid met waarschijnlijkheidsbegrippen, calculus en lineaire algebra

Doelgroep

  • Ingenieurs
  • Robotica-enthouastielingen
  • Onderzoekers op het gebied van automatisering en AI
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën