Temario del curso
Introducción a la visión por computador para robótica
- Visión general de las aplicaciones de la visión por computador en robótica
- Desafíos clave en la percepción y la comprensión visual
- Configuración del entorno de desarrollo con OpenCV y Python
Fundamentos del procesamiento de imágenes
- Representación y manipulación de imágenes
- Filtrado, detección de bordes y extracción de características
- Espacios de color y técnicas de segmentación
Detección y seguimiento de objetos con OpenCV
- Detección de objetos mediante métodos clásicos (cascadas de Haar, HOG)
- Seguimiento de objetos en movimiento en flujos de video
- Integración de retroalimentación visual en sistemas robóticos
Aprendizaje profundo para la percepción visual
- Visión general de las redes neuronales convolucionales (CNN)
- Entrenamiento y despliegue de modelos de detección de objetos
- Aplicación de modelos preentrenados (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Fusión de sensores y percepción de profundidad
- Integración de datos de cámara con sensores LiDAR y ultrasónicos
- Estimación de profundidad y reconstrucción 3D
- Percepción para la evitación de obstáculos y la navegación
Control y toma de decisiones basados en visión
- Aplicación de la visión por computador a la manipulación robótica
- Sirveo visual (visual servoing) y control en lazo cerrado
- Toma de decisiones autónoma basada en la entrada visual
Despliegue y optimización de modelos de visión
- Despliegue de modelos en sistemas embebidos y dispositivos edge
- Optimización del rendimiento de inferencia para aplicaciones en tiempo real
- Diagnóstico de problemas y mejora de la precisión
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de robótica
- Experiencia con el programación en Python
- Conocimiento de los fundamentos del aprendizaje de máquinas
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Profesionales de la visión por computador
- Ingenieros de aprendizaje de máquinas
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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.
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Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
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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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