Temario del curso
Introducción a la IA y la Robótica
- Visión general de la convergencia moderna entre robótica e IA
- Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
- Componentes clave de 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 Computadora
- Uso de cámaras y sensores para la percepción
- Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación usando TensorFlow
- Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
- Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real
Localización y Fusión de Sensores
- Comprensión 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 y IMU para localización
Planificación de Movimiento y Búsqueda de Rutas
- Algoritmos de planificación de rutas: Dijkstra, A* y RRT*
- Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
- Control de movimiento en tiempo real usando PID
- Optimización de rutas dinámica usando IA
Aprendizaje por Refuerzo para Robótica
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
- Q-learning y Redes Neuronales Profundas de Q (DQN)
- Integración de agentes de RL en ROS para el movimiento adaptativo
Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM)
- Comprensión de los conceptos y flujos de trabajo de SLAM
- Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM visual usando OpenVSLAM o ORB-SLAM2
- Prueba 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 basado en IA para robots
- Ética y seguridad en robótica impulsada por IA
Proyecto Final
- Diseño y simulación de un robot móvil inteligente
- Implementación de navegación, percepción y control de movimiento
- Demostración de toma de decisiones en tiempo real usando modelos de IA
Resumen y Pasos Siguientes
- Revisión de técnicas clave de robótica con IA
- Tendencias futuras en robótica autónoma
- Recursos para el aprendizaje continuo
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python o C++
- Comprensión básica de ciencias de la computación e ingeniería
- Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal
Audiencia
- Ingenieros
- Aficionados a la robótica
- Investigadores en automatización e IA
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Testimonios (1)
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
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