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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