Искусственный интеллект для роботов. Локализация.

Основы программирования автономных транспортных средств и мобильных роботов.

Если вы хотите окунуться в мир робототехники и искусственного интеллекта, понять, как всё работает "изнутри" - этот курс для вас!
6 часов в неделю на 1 месяц

О курсе

Это первый из серии курсов, посвящённой основам программирования автономных транспортных средств и мобильных роботов, таких например, как беспилотный автомобиль компании Яндекс. В этой серии курсов вы познакомитесь с основными технологиями искусственного интеллекта, применяющимися в робототехнике.

Этот курс посвящён решению задачи локализации робота в пространстве. В нём рассмотрены такие вероятностные методы решения этой задачи как метод Монте-Карло, фильтр Калмана и фильтр частиц.

Курс построен по модели "обучение в процессе" (learn as you go). Это означает, что мы предлагаем учащимся освоить материал на примере практических заданий. Вся необходимая теория будет представлена в упрощённом виде, достаточном для понимания основ и выполнения заданий.

Для реализации представленных в курсе алгоритмов используется язык Python. Продвинутых навыков владения этим языком вам не потребуется, но если вы совсем не знакомы с Python – мы рекомендуем вам пройти ознакомительный курс.

 

Серия курсов основана на открытом курсе лекций Artificial Intelligence for Robotics созданного Себастьяном Труном и его командой, а также на книге Probabilistic Robotics. Команда Труна была победителем соревнований автономных роботов-автомобилей DARPA Grand Challenge в 2005 году. В ходе этого соревнования требовалось создать автономный автомобиль, который самостоятельно преодолел бы путь длиной в 210 км по пустыне Мохаве. Автомобиль команды Стэнфордского университета (которой руководил Трун) преодолел заданный маршрут за семь часов.

В серии курсов будут рассмотрены основные технологии и алгоритмы, необходимые для создания подобного мобильного робота.

Первый курс посвящён решению задачи локализации робота в пространстве. В последующих курсах будут рассмотрены задачи навигации, управления и планирования пути, а также построения карты окружающего пространства.

В дальнейшем планируется создать отдельные курсы для углублённого изучения каждого из этих вопросов и моделирования работы мобильного робота в среде ROS (Robot Operation System) при помощи симулятора Gazebo.

 

Посмотрите небольшое видео от WorldSkills, в котором Николай Иванов расскажет что такое мобильная робототехника, и как она может повлиять на вашу жизнь :)

Наши преподаватели

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно