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課程簡介

機器人技術中的邊緣AI簡介

  • 什麼是邊緣AI?
  • 為什麼邊緣AI對機器人至關重要
  • 自主系統中實時AI的挑戰

在邊緣設備上部署AI模型

  • NVIDIA Jetson及其他邊緣硬件上的AI推理
  • 使用TensorFlow Lite和ONNX進行邊緣部署
  • 優化AI模型以實現實時執行

自主系統的實時感知

  • 用於機器人導航的電腦視覺
  • 傳感器融合:LiDAR、攝像頭和IMU
  • 用於物件檢測和跟蹤的邊緣AI

機器人技術中的決策和控制

  • 用於自主行為的強化學習
  • 路徑規劃和障礙物避讓
  • 實時AI系統中的延遲優化

將AI與ROS(機器人操作系統)整合

  • ROS及其生態系統的概述
  • 在ROS中運行基於AI的感知模型
  • 多機器人和蜂群機器人應用中的邊緣AI

為低功耗機器人系統優化AI

  • 用於機器人的高效神經網絡架構
  • 降低AI驅動機器人的功耗
  • 在電池供電的機器人平台上部署AI

實際應用與未來趨勢

  • 自動無人機和工業機器人
  • AI驅動的機器人助手
  • 邊緣AI在機器人技術中的未來進步

總結和下一步

最低要求

  • 對AI和機器學習模型的 understanding
  • 嵌入式系統或機器人技術的經驗
  • 實時計算的基本知識

目標受眾

  • 機器人工程師
  • AI開發人員
  • 自動化專家
 21 小時

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