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 课程时长 21 小时

课程大纲

智能机器人和AI集成入门

  • 工业4.0中机器人的概述
  • AI在感知、规划和控制中的作用
  • 软件和仿真环境

感知系统与传感器融合

  • 用于机器人的计算机视觉(2D/3D相机,LiDAR)
  • 传感器校准与融合技术
  • 目标检测与环境映射

用于感知的深度学习

  • 用于视觉识别的神经网络
  • 使用TensorFlow或PyTorch处理机器人数据
  • 训练用于目标跟踪的感知模型

运动规划与路径优化

  • 基于采样和基于优化的规划
  • 使用MoveIt进行运动规划
  • 避障和动态重规划

基于学习的控制策略

  • 用于机器人控制的强化学习
  • 将AI集成到低级控制回路中
  • 使用OpenAI Gym和Gazebo进行仿真

智能制造中的协作机器人(Cobots)

  • 安全标准与人机协作
  • 编程并将Cobots与AI集成
  • 自适应行为和实时响应

系统集成与部署

  • 与工业控制器(PLC,SCADA)的接口
  • 用于实时机器人的边缘AI部署
  • 数据记录、监控和故障排除

要求

  • 了解机器人系统和运动学
  • 具备Python编程经验
  • 熟悉AI或机器学习概念

目标受众

  • 机器人工程师
  • 系统集成商
  • 自动化负责人

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