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課程簡介
機器人中的Edge AI簡介
- Edge AI是什麼?
- 爲什麼Edge AI對機器人至關重要
- 自主系統中即時AI的挑戰
在邊緣設備上部署AI模型
- 在NVIDIA Jetson和其他邊緣硬件上進行AI推理
- 使用TensorFlow Lite和ONNX進行邊緣部署
- 優化AI模型以實現即時執行
自主系統的即時感知
- 用於機器人導航的計算機視覺
- 傳感器融合:LiDAR、攝像頭和IMU
- 用於目標檢測與跟蹤的Edge AI
機器人中的決策與控制
- 用於自主行爲的強化學習
- 路徑規劃與避障
- 即時AI系統中的延遲優化
將AI與ROS(機器人操作系統)集成
- ROS及其生態系統概述
- 在ROS中運行基於AI的感知模型
- 多機器人與羣體機器人應用中的Edge AI
優化低功耗機器人系統中的AI
- 用於機器人的高效神經網絡架構
- 減少AI驅動機器人的功耗
- 在電池供電的機器人平臺上部署AI
實際應用與未來趨勢
- 自主無人機與工業機器人
- AI驅動的機器人助手
- Edge AI在機器人中的未來進展
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習模型
- 具備嵌入式系統或機器人技術的經驗
- 具備即時計算的基礎知識
受衆
- 機器人工程師
- AI開發者
- 自動化專家
21 時間: