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课程大纲
第01周
介绍
- 什么让机器人变得智能?
物理机器人与虚拟机器人
- 智能机器人、智能机器、有感知能力的机器与机器人流程自动化(RPA)等
人工智能(AI)在机器人中的作用
- 超越“if-then-else”与学习机器
- AI背后的算法
- 机器学习、计算机视觉、自然语言处理(NLP)等
- 认知机器人
大数据在机器人中的作用
- 基于数据和模式的决策
云与机器人
- 将机器人与IT连接
- 构建功能更强大的机器人,使其能够访问更多信息并进行协作
案例研究:工业机器人
- 机械机器人
- Baxter
- 核设施中的机器人
- 辐射检测与防护
- 核反应堆中的机器人
- 辐射检测与防护
机器人的硬件组件
- 电机、传感器、微控制器、摄像头等
机器人的常见元素
- 机器视觉、语音识别、语音合成、接近感应、压力感应等
机器人编程的开发框架
- 开源与商业框架
- 机器人操作系统(ROS)
- 架构:工作空间、主题、消息、服务、节点、actionlibs、工具等
机器人编程语言
- C++用于底层控制
- Python用于编排
- 使用Python和C++编程ROS节点
- 其他语言
物理机器人模拟工具
- 商业与开源的3D模拟与可视化软件
第02周
准备开发环境
- 软件安装与设置
- 有用的包与工具
案例研究:机械机器人
- 核技术领域的机器人
- 环境系统中的机器人
机器人编程
- 使用Python和C++编程节点
- 理解ROS节点
- ROS中的消息与主题
- 发布/订阅范式
- 项目:使用真实机器人进行Bump & Go
- 故障排除
- 使用Gazebo/ROS模拟机器人
- ROS中的帧与参考变化
- 使用OpenCV处理摄像头的2D信息
- 激光的信息处理
- 项目:通过颜色安全跟踪物体
- 故障排除
第03周
机器人编程(续...)
- ROS中的服务
- 使用PCL处理RGB-D传感器的3D信息
- 使用ROS进行地图与导航
- 项目:在环境中搜索物体
- 故障排除
机器人编程(续...)
- ActionLib
- 语音识别与语音生成
- 使用MoveIt!控制机械臂
- 控制机器人颈部以实现主动视觉
- 项目:搜索与收集物体
- 故障排除
测试你的机器人
- 单元测试
第04周
通过深度学习扩展机器人的能力
- 感知——视觉、音频与触觉
- 知识表示
- 通过自然语言处理(NLP)进行语音识别
- 计算机视觉
深度学习速成课程
- 人工神经网络(ANNs)
- 人工神经网络与生物神经网络的比较
- 前馈神经网络
- 激活函数
- 训练人工神经网络
深度学习速成课程(续...)
- 深度学习模型
- 卷积网络与循环网络
- 卷积神经网络(CNNs或ConvNets)
- 卷积层
- 池化层
- 卷积神经网络架构
第05周
深度学习速成课程(续...)
- 循环神经网络(RNN)
- 训练RNN
- 在训练期间稳定梯度
- 长短期记忆网络
- 深度学习平台与软件库
- ROS中的深度学习
在机器人中使用大数据
- 大数据概念
- 数据分析方法
- 大数据工具
- 识别数据中的模式
- 练习:在大数据集上进行NLP与计算机视觉
在机器人中使用大数据(续...)
- 大数据集的分布式处理
- 大数据与机器人的共存与相互促进
- 机器人作为数据生成器
- 距离测量传感器、位置、视觉、触觉传感器及其他模态
- 理解感知数据(感知-计划-行动循环)
- 练习:捕获流数据
编程自主深度学习机器人
- 深度学习机器人组件
- 设置机器人模拟器
- 使用Caffe运行CUDA加速的神经网络
- 故障排除
第06周
编程自主深度学习机器人(续...)
- 识别照片或视频流中的物体
- 使用OpenCV启用计算机视觉
- 故障排除
数据分析
- 使用机器人收集与组织新数据
- 理解数据的工具与流程
部署机器人
- 将模拟机器人过渡到物理硬件
- 在物理世界中部署机器人
- 监控与维护现场机器人
保护你的机器人
- 防止未经授权的篡改
- 防止黑客查看与窃取敏感数据
协作构建机器人
- 在云端构建机器人
- 加入机器人社区
机器人在科学与能源领域的未来展望
总结与结论
要求
- C或C++编程经验
- Python编程经验(有用但非必需,可作为课程内容教授)
- Linux命令行经验
受众
- 开发者
- 工程师
- 科学家
- 技术员
120 小时
客户评论 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.