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课程大纲
机器人中的Edge AI简介
- Edge AI是什么?
- 为什么Edge AI对机器人至关重要
- 自主系统中实时AI的挑战
在边缘设备上部署AI模型
- 在NVIDIA Jetson和其他边缘硬件上进行AI推理
- 使用TensorFlow Lite和ONNX进行边缘部署
- 优化AI模型以实现实时执行
自主系统的实时感知
- 用于机器人导航的计算机视觉
- 传感器融合:LiDAR、摄像头和IMU
- 用于目标检测与跟踪的Edge AI
机器人中的决策与控制
- 用于自主行为的强化学习
- 路径规划与避障
- 实时AI系统中的延迟优化
将AI与ROS(机器人操作系统)集成
- ROS及其生态系统概述
- 在ROS中运行基于AI的感知模型
- 多机器人与群体机器人应用中的Edge AI
优化低功耗机器人系统中的AI
- 用于机器人的高效神经网络架构
- 减少AI驱动机器人的功耗
- 在电池供电的机器人平台上部署AI
实际应用与未来趋势
- 自主无人机与工业机器人
- AI驱动的机器人助手
- Edge AI在机器人中的未来进展
总结与下一步
要求
- 了解AI和机器学习模型
- 具备嵌入式系统或机器人技术的经验
- 具备实时计算的基础知识
受众
- 机器人工程师
- AI开发者
- 自动化专家
21 小时