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課程簡介
物理人工智能與機器人導論
- 物理人工智能概述及其發展歷程
- 工業自動化及其他領域的應用
- 智能機器人系統的關鍵組件
機器人系統設計
- 機器人機械設計原則
- 傳感器與執行器的集成
- 動力系統與能源效率
機器人中的AI模型
- 使用機器學習進行感知與決策
- 機器人中的強化學習
- 構建機器人系統的AI流水線
即時傳感器集成
- 傳感器融合技術
- 處理LiDAR、攝像頭及其他傳感器的數據
- 即時導航與障礙物避讓
仿真與測試
- 使用仿真工具如Gazebo和MATLAB Robotics Toolbox
- 動態環境建模
- 性能評估與優化
自動化與部署
- 爲工業自動化編程機器人
- 開發重複任務的工作流程
- 確保部署的安全性與可靠性
高級主題與未來趨勢
- 協作機器人(cobots)與人機交互
- 機器人倫理與監管考量
- 物理人工智能在自動化中的未來
總結與下一步
最低要求
- 機器人技術與自動化系統的基礎知識
- 熟練掌握編程,建議使用Python
- 熟悉AI基礎知識
受衆
- 機器人工程師
- 自動化專家
- AI開發者
21 時間: