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课程大纲
第 1 周
介绍
- 是什么让机器人变得聪明?
物理机器人与虚拟机器人
- Smart Robots、Smart Machines、Sentient Machines 和 Robotic Process Automation (RPA) 等。
Artificial Intelligence (AI) 在 Robotics 中的作用
- 超越 “if-then-else” 和学习机器
- AI 背后的演算法
- 机器学习、计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 等。
- 认知机器人
Big Data 在 Robotics 中的作用
- 基于数据和模式的决策
云和 Robotics
- 将机器人技术与IT联系起来
- 构建功能更强大的机器人,以访问更多资讯并进行协作
案例研究:工业机器人
- 机械机器人
- 巴克斯特
- 核设施中的机器人
- 辐射探测和防护
- 核能 Reactor 中的机器人
- 辐射探测和防护
机器人的硬体元件
- 电机、感测器、微控制器、摄像头等
机器人的常见 Element
- 机器视觉、语音辨识、语音合成、接近感应、压力感应等。
Programming 机器人的开发框架
- 开源和商业框架
- 机器人作业系统 (ROS)
- 架构:工作区、主题、消息、服务、节点、actionlibs、工具等。
Languages 用于 Programming 一个机器人
- C++ 用于低电平控制
- Python 用于编排
- Programming ROS 和 Python 和 C++ 中的节点
- 其他语言
用于模拟物理机器人的工具
- 商业和开源 3D 模拟和可视化软体
第 2 周
准备开发环境
- 软体安装和设置
- 有用的软体包和实用程式
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
Programming 机器人
- Programming Python 和 C++ 中的节点
- 了解 ROS 节点
- ROS 中的消息和主题
- 发布/订阅范例
- 专案:Bump & Go 与真实机器人
- 故障排除
- 使用 Gazebo 模拟机器人 / ROS
- ROS 中的帧和引用更改
- 相机的 2D 资讯处理 OpenCV
- 雷射器的信息处理
- 专案:按颜色安全跟踪物件
- 故障排除
第 3 周
Programming 机器人 (续...
- 服务 ROS
- 使用 PCL 对 RGB-D 感测器进行 3D 信息处理
- 地图和导航 ROS
- 专案:在环境中搜索物件
- 故障排除
Programming 机器人 (续...
- 操作库
- Speech Recognition 和语音生成
- 使用MoveIt!
- 控制机械人颈部实现主动视觉
- 专案:搜索和收集物件
- 故障排除
测试您的机器人
- 单元测试
第 4 周
扩充机器人的功能Deep Learning
- 感知 -- 视觉、音讯和触觉
- 知识表示
- 通过 NLP(自然语言处理)进行语音辨识
- 计算机视觉
速成班 Deep Learning
- 人工 Neural Networks (ANN)
- 人工 Neural Networks 与 Bio 逻辑 Neural Networks
- 前馈 Neural Networks
- 启动函数
- 训练人工 Neural Networks
速成班 Deep Learning (续...
- Deep Learning 型号
- 卷积网路和循环网路
- 卷积 Neural Networks(CNN 或 ConvNet)
- 卷积层
- 池化层
- 卷积 Neural Networks 架构
第 5 周
速成班 Deep Learning (续...
- 回圈 Neural Networks (RNN)
- 训练 RNN
- 在训练期间稳定梯度
- 长短期记忆网路
- Deep Learning 平台和软体库
- Deep Learning 在 ROS 中
在机器人中使用 Big Data
- 大数据概念
- 数据分析方法
- Big Data 工具
- 识别数据中的模式
- 练习:NLP 和 Computer Vision 在大型数据集上
在您的机器人中使用 Big Data (续...
- 大型数据集的分散式处理
- Big Data 和 Robotics 的共存和交叉受精
- 机器人作为数据生成器
- 测距感测器、位置感测器、视觉感测器、触觉感测器和其他模态感测器
- 理解感官数据(感觉-计划-行动回圈)
- 练习:捕获流数据
Programming 自主 Deep Learning 机器人
- Deep Learning 机器人元件
- 设置机器人模拟器
- 使用 Cafe 运行 CUDA 加速神经网路
- 故障排除
第 6 周
Programming 一个自主 Deep Learning 机器人 (续...
- 识别照片或视频流中的物件
- 使用 OpenCV 实现计算机视觉
- 故障排除
数据分析
- 使用机器人收集和组织新数据
- 用于理解数据的工具和流程
部署 Robot
- 将模拟机器人转换为 物理硬体
- 在物理世界中部署 robot
- 现场监控和维修机器人
保护您的机器人
- 防止未经授权的篡改
- 防止骇客查看和窃取敏感数据
协作构建机器人
- 在云中构建机器人
- 加入机器人社区
机器人在科学和能源领域的未来 Outlook
总结和结论
要求
- Programming C 或 C++ 经验
- Programming Python 中的经验(有用但不是必需的;可以作为课程的一部分教授)
- 使用 Linux 命令行的经验
观众
- 开发人员
- 工程师
- 科学家
- 技术人员
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.