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

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