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課程簡介

智慧機器人與AI整合入門

  • 工業4.0中的機器人概況。
  • AI在感知、規劃與控制中的角色。
  • 軟體與模擬環境。

感知系統與感測器融合

  • 用於機器人的電腦視覺(2D/3D相機、LiDAR)。
  • 感測器校準與融合技術。
  • 物件偵測與環境映射。

用於感知的深度學習

  • 用於視覺識別的神經網路。
  • 使用TensorFlow或PyTorch處理機器人數據。
  • 訓練用於物件追蹤的感知模型。

運動規劃與路徑優化

  • 基於取樣與基於優化的規劃。
  • 使用MoveIt進行運動規劃。
  • 碰撞避免與動態重新規劃。

基於學習的控制策略

  • 用於機器人控制的強化學習。
  • 將AI整合至底層控制迴路。
  • 使用OpenAI Gym與Gazebo進行模擬。

智慧製造中的協作機器人(Cobots)

  • 安全標準與人機協作。
  • 編程與整合具有AI的協作機器人。
  • 適應性行為與即時響應能力。

系統整合與部署

  • 與工業控制器(PLC、SCADA)介面整合。
  • 用於即時機器人的邊緣AI部署。
  • 數據日誌記錄、監控與故障排除。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器人系統與運動學知識。
  • 擁有Python程式設計經驗。
  • 熟悉AI或機器學習概念。

受眾對象

  • 機器人工程師
  • 系統整合師
  • 自動化專案負責人
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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