Hvala što ste poslali upit! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Hvala što ste poslali rezervaciju! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Trajanje 28 sati
Sadržaj kursa
Uvod u robotsku manipulaciju i duboko učenje
- Pregled zadataka manipulacije i komponenti sistema
- Tradicionalni pristupi u odnosu na pristupe zasnovane na učenju
- Duboko učenje u percepciji, planiranju i kontroli
Percepcija za manipulaciju
- Vizuelno osećanje i detekcija objekata za hvatanje
- 3D vizija, detekcija dubine i obrada oblaka tačaka
- Treniranje CNN-ova za lokaciju objekata i segmentaciju
Planiranje i detekcija hvatanja
- Klasični algoritmi za planiranje hvatanja
- Učenje pozicija hvatanja iz podataka i simulacije
- Implementacija mreža za detekciju hvatanja (npr. GGCNN, Dex-Net)
Kontrola i planiranje pokreta
- Inverzna kinematika i generisanje trajektorije
- Planiranje pokreta zasnovano na učenju i imitacijsko učenje
- Učenje pojačanjem za politike kontrole manipulacije
Integracija sa ROS 2 i simulacionim okruženjima
- Postavljanje ROS 2 nodova za percepciju i kontrolu
- Simulacija robotskih manipulatora u Gazebo i Isaac Sim
- Integracija neuronskih modela za kontrolu u realnom vremenu
Učenje od početka do kraja za manipulaciju
- Kombinovanje percepcije, politike i kontrole u ujedinjenim mrežama
- Korišćenje demonstracionih podataka za nadzirano učenje politike
- Adaptacija domene između simulacije i realnog hardvera
Procena i optimizacija
- Metrike za uspeh hvatanja, stabilnost i preciznost
- Testiranje u promenljivim uslovima i smetnjama
- Kompresija modela i deployovanje na rubne uređaje
Praktični projekat: Robotsko hvatanje zasnovano na dubokom učenju
- Dizajniranje pipelinea od percepcije do akcije
- Treniranje i testiranje modela za detekciju hvatanja
- Integracija modela u simuliranu robotsku ruku
Uslovi
- Cvrsto razumevanje kinematike i dinamike robotike
- Ispitivanje sa Pythonom i okvirima za duboko učenje
- Poznavanje ROS-a ili sličnog robotskog posrednika
Ciljna publika
- Robotski inženjeri koji razvijaju inteligentne sisteme manipulacije
- Stručnjaci za percepciju i kontrolu koji rade na aplikacijama hvatanja
- Istraživači i napredni praktičari u učenju robotike i AI-baziranoj kontroli
Iskustva korisnika (2)
Obavljene su radnje na obezbeđivanju materijala (virtuelne mašine) kako biste mogli odmah da krenete sa vežbama, uz objašnjenje Ros2 jezgra i razloga zašto određeni delovi sistema funkcioniraju na specifičan način.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Mašinski prevedeno
njegovo znanje i primena veštačke inteligencije u robotici u budućnosti.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Mašinski prevedeno