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Temario del curso

Introducción a la IA y la Robótica

  • Visión general de la convergencia entre robótica moderna e 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 simulación de robots
  • Trabajo con Jupyter Notebooks para experimentos de IA

Percepción y visión artificial

  • Uso de cámaras y sensores para percepción
  • Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación con 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 e 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 mediante PID
  • Optimización dinámica de rutas con IA

Aprendizaje por refuerzo para robótica

  • Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
  • Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
  • Q-learning y Redes Q Profundas (DQN)
  • Integración de agentes de aprendizaje por refuerzo en ROS para movimiento adaptativo

Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM)

  • Comprensión de conceptos y flujos de trabajo de SLAM
  • Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
  • SLAM visual utilizando OpenVSLAM u ORB-SLAM2
  • Prueba de algoritmos de SLAM en entornos simulados

Tópicos 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 con IA

Proyecto final

  • Diseñar y simular un robot móvil inteligente
  • Implementar navegación, percepción y control de movimiento
  • Demostrar toma de decisiones en tiempo real mediante modelos de IA

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de las técnicas clave de robótica con IA
  • Tendencias futuras en robótica autónoma
  • Recursos para continuar aprendiendo

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

Público objetivo

  • Ingenieros
  • Entusiastas de la robótica
  • Investigadores en automatización e IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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