Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Planificarea Traiectoriei pentru Vehicule Autonome
- Fundamentele și provocările planificării traiectoriei
- Aplicații în conducerea autonomă și robotică
- Prezentare generală a tehnicilor de planificare tradiționale și moderne
Algoritmi de Planificare a Traiectoriei Bazate pe Grafuri
- Prezentare generală a algoritmilor A* și Dijkstra
- Implementarea A* pentru găsirea traiectoriei pe bază de grilă
- Variante dinamice: D* și D* Lite pentru medii în schimbare
Algoritmi de Planificare a Traiectoriei Bazate pe Eșantionare
- Tehnici de eșantionare aleatorie: RRT și RRT*
- Netezirea și optimizarea traiectoriei
- Gestionarea constrângerilor non-holonomice
Planificarea Traiectoriei Bazată pe Optimizare
- Formularea problemei planificării traiectoriei ca o problemă de optimizare
- Optimizarea traiectoriei utilizând programarea neliniară
- Tehnici de optimizare bazate pe gradient și fără gradient
Planificarea Traiectoriei Bazată pe Învățare
- Învățare prin întărire profundă (DRL) pentru optimizarea traiectoriei
- Integrarea DRL cu algoritmi tradiționali
- Planificarea adaptivă a traiectoriei utilizând modele de învățare automată
Gestionarea Mediilor Dinamice și Incertitudini
- Tehnici de planificare reactivă pentru răspuns în timp real
- Evitarea obstacolelor și controlul predictiv
- Integrarea datelor de percepție pentru navigare adaptivă
Evaluarea și Testarea Algoritmilor de Planificare a Traiectoriei
- Metrici pentru eficiența traiectoriei, siguranță și complexitate computațională
- Simulare și testare în ROS și Gazebo
- Studiu de caz: Compararea RRT* și D* în scenarii complexe
Studii de Caz și Aplicații din Lumea Reală
- Planificarea traiectoriei pentru roboți de livrare autonomi
- Aplicații în mașini autonome și UAV-uri
- Proiect: Implementarea unui planificator adaptiv de traiectorie utilizând RRT*
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- Cunoștințe avansate de programare în Python
- Experiență cu sisteme robotice și algoritmi de control
- Familiaritate cu tehnologiile pentru vehicule autonome
Public țintă
- Ingineri Robotics specializați în sisteme autonome
- Cercetători în domeniul inteligenței artificiale cu focus pe planificarea traseului și navigație
- Dezvoltatori avansați care lucrează la tehnologii de conducere autonomă
21 ore
