课程大纲

Robotics 中的多模态 AI 简介

  • 多模态人工智能在机器人技术中的作用
  • 机器人感觉系统概述

多模态传感技术

  • 传感器的类型及其在机器人中的应用
  • 整合和同步不同的感官输入

构建多模态机器人系统

  • 多模态机器人的设计原则
  • 机器人系统开发的框架和工具

用于 Sensor Fusion 的 AI 算法

  • 合并感官数据的技术
  • 用于机器人决策的机器学习模型

开发自主机器人行为

  • 创建可以导航并与环境交互的机器人
  • 各行各业自主机器人案例研究

实时数据处理

  • 实时处理大量感官数据
  • 优化性能,提高响应速度和准确性

多模态机器人的驱动和控制

  • 将感官输入转化为机器人运动
  • 用于复杂机器人任务的控制系统

机器人系统中的伦理考虑

  • 讨论机器人的道德使用
  • 机器人数据收集中的隐私和安全

项目与评估

  • 设计、原型制作和故障排除简单的多模式机器人系统
  • 评估和反馈

摘要和后续步骤

要求

  • 机器人和人工智能的坚实基础
  • 熟练使用 Python 和 C++
  • 传感器技术知识

观众

  • Robotics 工程师
  • 人工智能研究人员
  • 自动化专家
 21 小时

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