Cơ sở của nhận thức robot và dữ liệu cảm biến

Robot hoàn toàn dựa vào cảm biến môi trường. Chương trình này giới thiệu các cơ chế cơ bản cho phép robot nhìn, cảm nhận và hiểu thế giới xung quanh chúng. Bạn sẽ có được một hiểu biết rõ ràng, khái niệm về các mảng cảm biến đa dạng được sử dụng trong robot hiện đại và học cách dữ liệu cảm biến thô được chuyển đổi thành thông tin có thể hành động, chuẩn bị cho bạn khám phá các chủ đề tiên tiến trong tự động hóa và AI. Bạn sẽ học được: * Hiểu về vật lý và hoạt động của các loại cảm biến cốt lõi, bao gồm cảm biến gần, xúc giác, thị giác và thính giác. * Học cách dữ liệu cảm biến analog thô được chuyển đổi thành tín hiệu số để xử lý và phân tích đáng tin cậy. * Apply foundational algorithms for filtering noise and integrating data streams from multiple sensors (sensor fusion) (bằng tiếng Anh). * Thực hành giải thích các đầu ra cảm biến để xác định chính xác vị trí, hướng và trạng thái môi trường của robot. * Tìm hiểu các khái niệm cơ bản của việc sử dụng mạng nơron cho phát hiện đối tượng và lập bản đồ môi trường trong hệ thống nhận thức. Chương trình bắt đầu bằng cách xác định thuật ngữ chính và vật lý của cảm biến, sau đó tiến hành thông qua các loại cảm biến khác nhau, kỹ thuật thu thập dữ liệu và các phương pháp tính toán cần thiết cho nhận thức hiệu quả. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến robot, tự động hóa hoặc AI. Không cần kinh nghiệm trước đó trong kỹ thuật hoặc lập trình - chúng tôi bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của các máy thông minh hôm nay bằng cách làm chủ giác quan của họ.