Temario del curso
Introducción a la IA y la Robótica
- Visión general de la convergencia entre la robótica moderna y la IA
- Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
- Componentes clave de la IA: percepción, planificación y control
Configuración del Entorno de Desarrollo
- Instalación de Python, ROS 2, OpenCV y TensorFlow
- Uso de Gazebo o Webots para la simulación de robots
- Trabajo con Jupyter Notebooks para experimentos de IA
Percepción y Visión por Ordenador
- Uso de cámaras y sensores para la percepción
- Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación utilizando TensorFlow
- Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
- Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real
Localización y Fusión de Sensores
- Entendimiento de la robótica probabilística
- Filtros de Kalman y Filtros de Kalman Extendidos (EKF)
- Filtros de Partículas para entornos no lineales
- Integración de datos de LiDAR, GPS e IMU para la localización
Planificación de Movimiento y Búsqueda de Caminos
- Algoritmos de planificación de rutas: Dijkstra, A* y RRT*
- Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
- Control de movimiento en tiempo real utilizando PID
- Optimización dinámica de rutas utilizando IA
Aprendizaje por Refuerzo para Robótica
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
- Q-learning y Deep Q-Networks (DQN)
- Integración de agentes de RL en ROS para movimiento adaptativo
Localización y Cartografía Simultáneas (SLAM)
- Comprensión de los conceptos y flujos de trabajo de SLAM
- Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM visual utilizando OpenVSLAM o ORB-SLAM2
- Pruebas de algoritmos de SLAM en entornos simulados
Temas Avanzados e Integración
- Reconocimiento de voz y gestos para la interacción humano-robot
- Integración con plataformas de IoT y robótica en la nube
- Mantenimiento predictivo impulsado por IA para robots
- Ética y seguridad en la robótica habilitada por IA
Proyecto Final
- Diseño y simulación de un robot móvil inteligente
- Implementación de navegación, percepción y control de movimiento
- Demostración de la toma de decisiones en tiempo real utilizando modelos de IA
Resumen y Próximos Pasos
- Repaso de las técnicas clave de robótica con IA
- Tendencias futuras en robótica autónoma
- Recursos para el aprendizaje continuo
Requerimientos
- Experiencia de programación en Python o C++
- Comprensión básica de la informática y la ingeniería
- Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal
Audiencia
- Ingenieros
- Entusiastas de la robótica
- Investigadores en automatización e IA
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Reseñas (1)
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
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Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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