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Temario del curso
Introducción a la Manipulación Robótica y el Deep Learning
- Visión general de las tareas de manipulación y componentes del sistema
- Enfoques tradicionales vs. basados en aprendizaje
- Deep learning en percepción, planificación y control
Percepción para la Manipulación
- Sensado visual y detección de objetos para el agarre
- Visión 3D, sensores de profundidad y procesamiento de nubes de puntos
- Entrenamiento de CNN para la localización y segmentación de objetos
Planificación y Detección del Agarre
- Algoritmos clásicos de planificación de agarre
- Aprendizaje de posturas de agarre a partir de datos y simulación
- Implementación de redes de detección de agarre (p. ej., GGCNN, Dex-Net)
Control y Planificación de Movimiento
- Cinemática inversa y generación de trayectorias
- Planificación de movimiento basada en aprendizaje y aprendizaje por imitación
- Aprendizaje por refuerzo para políticas de control de manipulación
Integración con ROS 2 y Entornos de Simulación
- Configuración de nodos de ROS 2 para percepción y control
- Simulación de manipuladores robóticos en Gazebo y Isaac Sim
- Integración de modelos neuronales para control en tiempo real
Aprendizaje de Extremo a Extremo para la Manipulación
- Combinación de percepción, política y control en redes unificadas
- Uso de datos de demostración para el aprendizaje supervisado de políticas
- Adaptación de dominio entre simulación y hardware real
Evaluación y Optimización
- Métricas de éxito del agarre, estabilidad y precisión
- Pruebas bajo condiciones variables y perturbaciones
- Compresión de modelos e implementación en dispositivos de borde
Práctico: Agarre Robótico Basado en Deep Learning
- Diseño de un flujo de trabajo de percepción a acción
- Entrenamiento y prueba de un modelo de detección de agarre
- Integración del modelo en un brazo robótico simulado
Requerimientos
- Sólido conocimiento de la cinemática y dinámica de robótica
- Experiencia con Python y frameworks de deep learning
- Conocimiento de ROS o middleware robótico similar
Audiencia
- Ingenieros en robótica que desarrollan sistemas de manipulación inteligente
- Especialistas en percepción y control que trabajan en aplicaciones de agarre
- Investigadores y profesionales avanzados en aprendizaje robótico y control basado en IA
28 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
