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Temario del curso
Introducción a la manipulación robótica y al aprendizaje profundo
- Resumen de las tareas de manipulación y los componentes del sistema
- Enfoques tradicionales frente a enfoques basados en aprendizaje
- Aprendizaje profundo 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 CNNs para la localización y segmentación de objetos
Planificación y detección de agarres
- Algoritmos clásicos de planificación de agarres
- Aprendizaje de poses de agarre a partir de datos y simulación
- Implementación de redes de detección de agarres (p. ej., GGCNN, Dex-Net)
Control y planificación de movimiento
- Cinemática inversa y generación de trayectorias
- Planificación de movimiento basada en el 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 e Isaac Sim
- Integración de modelos neuronales para el 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 la simulación y el hardware real
Evaluación y optimización
- Métricas para el éxito, la estabilidad y la precisión del agarre
- Pruebas bajo condiciones variables y perturbaciones
- Compresión de modelos y despliegue en dispositivos edge
Proyecto práctico: Agarre robótico basado en aprendizaje profundo
- 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 comprensión de la cinemática y dinámica de la robótica
- Experiencia con Python y frameworks de aprendizaje profundo
- Familiaridad con ROS o middleware robóticos similares
Público Objetivo
- Ingenieros de robótica que desarrollan sistemas de manipulación inteligente
- Especialistas en percepción y control que trabajan en aplicaciones de agarre
- Investigadores y profesionales avanzados en aprendizaje de robots 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
