Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems

• 对AI和机器学习模型的理解
• 嵌入式系统或机器人技术的经验
• 对实时计算的基本知识

观众

• Robotics工程师
• AI开发人员
• 自动化专家

Edge AI正在通过使自主系统能够实时做出决策来革新机器人技术。

本课程由教师主导，采用在线或现场的方式进行，旨在为希望在机器人应用中实现Edge AI的中级到高级机器人工程师、人工智能开发人员和自动化专家提供培训。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解Edge AI在自主系统中的作用。
• 在边缘设备上部署人工智能模型，以实现实时机器人技术。
• 优化人工智能性能，以进行低延迟决策。
• 集成计算机视觉和传感器融合，以实现机器人的自主性。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行实操实施。

课程定制选项

• 要请求本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

介绍Edge AI在Robotics中的应用

• 什么是Edge AI？
• Edge AI对于机器人技术的重要性
• 自主系统中实时AI的挑战

在边缘设备上部署AI模型

• NVIDIA Jetson和其他边缘硬件上的AI推理
• 在边缘部署中使用TensorFlow Lite和ONNX
• 对AI模型进行优化以实现实时执行

автономные系统 с помощью надежного实时感知

• 机器人导航的计算机视觉
• 传感器融合：LiDAR、摄像头和IMU
• Edge AI用于物体检测和跟踪

Robotics中的决策和控制

• 自主行为的强化学习
• 路径规划和障碍物 avoidance
• 实时AI系统中的延迟优化

将AI与ROS (机器人操作系统)集成

• ROS及其生态系统概述
• 在ROS中运行基于AI的感知模型
• Edge AI在多机器人和群体机器人应用中的应用

对低功耗机器人系统优化AI

• 机器人用的高效神经网络架构
• 降低AI驱动的机器人的能耗
• 在电池供电的机器人平台上部署AI

现实世界的应用和未来的趋势

• 自主无人机和工业机器人
• 人工智能驱动的机器人助手
• Edge AI在机器人技术中的未来进展

总结和结论