製造業中的智慧機器人技術：感知、規劃與控制的 AI 應用培訓

智慧機器人技術與 AI 整合簡介

• 工業 4.0 中機器人技術概觀
• 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

• 用於機器人的計算機視覺（2D/3D 相機、LiDAR）
• 感測器校準與融合技術
• 物件偵測與環境建圖

用於感知的深度學習

• 用於視覺識別的神經網絡
• 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

• 基於採樣與基於優化的規劃方法
• 使用 MoveIt 進行運動規劃
• 避讓碰撞與動態重新規劃

基於學習的控制策略

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

智慧製造中的協作式機器人（Cobots）

• 安全標準與人机協作
• 協作式機器人的程式設計與 AI 整合
• 適應性行為與即時回應能力

系統整合與部署

• 與工業控制器（PLC、SCADA）的介面整合
• 用於即時機器人技術的邊緣 AI 部署
• 數據記錄、監控與故障排除

總結與後續步驟