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课程大纲
智能机器人与AI集成简介
- 工业4.0中的机器人概览
- AI在感知、规划和控制中的作用
- 软件与仿真环境
感知系统与传感器融合
- 机器人计算机视觉（2D/3D相机、LiDAR）
- 传感器校准与融合技术
- 物体检测与环境映射
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
- 训练感知模型以进行物体跟踪
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
- 碰撞避免与动态重规划
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
- 安全标准与人机协作
- 使用AI编程和集成协作机器人
- 自适应行为与实时响应
系统集成与部署
- 与工业控制器（PLC、SCADA）接口
- 实时机器人应用的边缘AI部署
- 数据记录、监控与故障排除
总结与后续步骤
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
目标学员
- 机器人工程师
- 系统集成商
- 自动化负责人
21 小时
