课程大纲

第 01 节

第1天
介绍

  • 是什么让智能机器人变得聪明?

物理 vs 虚拟 Smart Robots

  • Smart Robots、智慧机器、有情机器和 Robotic Process Automation (RPA) 等。

Artificial Intelligence (AI) 在 Smart Robots 中的作用

  • 超越 “if-then-else” 和学习机器
  • AI 背后的演算法
  • AI in Smart Robots: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 Smart Robots 中的作用

  • 基于数据和模式的决策

云和 Smart Robots

  • 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:机械 Smart Robots

  • 工业 Smart Robots
    • 巴克斯特
  • 个人服务机器人
    • 协助老人的家用机器人、智慧自动驾驶汽车
  • 专业服务机器人
    • 乳品作业中的农业机器人

智慧机器人的硬体元件

  • 电机、感测器、微控制器、摄像头等

Smart Robots 的共同 Element

  • 机器视觉、语音辨识、语音合成、接近感应、压力感应等。

Programming 智慧机器人的开发框架

  • 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 智能机器人

  • 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

用于类比物理智慧机器人的工具

  • 商业和开源 3D 模拟和可视化软体

准备开发环境

  • 软体安装和设置
  • 有用的软体包和实用程式

第2天
Programming 智能机器人

  • 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
  • 用 Gazebo 模拟机器人 / ROS
  • ROS 中的帧和引用更改
  • 使用 OpenCV 对相机进行 2D 信息处理
  • 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天
Programming 智能机器人 (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

第 02 节

第4天
Programming 智能机器人 (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

测试您的智能机器人

  • 单元测试

第 5 天
扩充智慧机器人的功能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 vs. Bio 逻辑 Neural Networks
  • 前馈 Neural Networks
  • 启动函数
  • 人工训练 Neural Networks

第 6 天
速成班 in 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 03 节

第 7 天
速成班 in Deep Learning (续...)

  • 复发性 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

第8天
在您的智能机器人中使用 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:在大型数据集上执行 NLP 和 Computer Vision

第9天
在您的智能机器人中使用 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
  • 智慧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

第 04 节

第10天
Programming 自主 Deep Learning 智能机器人

  • 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 11 天
Programming 自主 Deep Learning 智能机器人 (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

第12天
数据分析

  • 使用智能机器人收集和组织新数据

协作构建智能机器人

在物理硬体上部署Smart Robot

现场监测和维修 Smart Robots

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的业务数据(信用卡、员工资讯等)

加入 Robotics 社区

未来 Outlook for Smart Robots

结束语

要求

  • C++编程经验
  • 编程经验 Python
  • 具有 Linux 命令行的经验
 84 小时

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