製造業中的智能機器人：用於感知、規劃與控制的AI培訓

智能機器人及 AI 整合簡介

• 工業 4.0 中的機器人概述
• AI 在感知、規劃和控制中的作用
• 軟體及模擬環境

感知系統與感測器融合

• 機器人電腦視覺（2D/3D 相機、LiDAR）
• 感測器校準及融合技術
• 物件偵測及環境映射

用於感知的深度學習

• 用於視覺識別的神經網路
• 使用 TensorFlow 或 PyTorch 處理機器人數據
• 訓練用於物件追蹤的感知模型

運動規劃與路徑優化

• 基於採樣及基於優化的規劃
• 使用 MoveIt 進行運動規劃
• 避障及動態重新規劃

基於學習的控制策略

• 用於機器人控制的強化學習
• 將 AI 整合至底層控制迴路
• 使用 OpenAI Gym 和 Gazebo 進行模擬

智能製造中的協作機器人（Cobots）

• 安全標準及人機協作
• 使用 AI 編程及整合協作機器人
• 適應性行為及實時響應能力

系統整合與部署

• 與工業控制器（PLC、SCADA）介面連接
• 邊緣 AI 部署以實現實時機器人技術
• 數據記錄、監控及故障排查

總結與下一步