AI and Robotics for Nuclear - Extended

• Programming C 或 C++ 經驗
• Programming Python 中的經驗（有用但不是必需的;可以作為課程的一部分教授）
• 使用 Linux 命令行的經驗

觀眾

• 開發人員
• 工程師
• 科學家
• 技術人員

Robotics 和 Artificial Intelligence (AI) 是開發核設施安全系統的強大工具。

在這個由講師指導的現場培訓（在線或現場）中，參與者將學習用於對核技術和環境系統領域中使用的不同類型機器人進行程式設計的不同技術、框架和技術。

為期 6 周的課程每周舉行 5 天。每天 4 小時，包括講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。參與者將完成適用於他們工作的各種真實世界專案 ，以實踐他們所獲得的知識。

本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS（機器人作業系統）開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器人技術中使用的關鍵概念。
• 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互。
• 瞭解並實施支撐機器人技術的軟體元件。
• 構建和操作模擬機械機器人，該機器人可以通過語音看到、感知、處理、導航並與人類交互。
• 瞭解適用於構建智慧機器人的人工智慧（機器學習、深度學習等）的必要要素。
• 實施過濾器（卡爾曼和粒子），使機器人能夠定位其環境中的移動物體。
• 實施搜索演算法和運動規劃。
• 實施 PID 控制以調節機器人在環境中的運動。
• 實施 SLAM 演算法，使機器人能夠繪製出未知環境。
• 通過 Deep Learning 擴展機器人執行複雜任務的能力。
• 在實際場景中測試機器人並排除故障。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要定製本課程的任何部分（程式設計語言、機器人模型等），請聯繫我們進行安排。

第 1 周

介紹

• 是什麼讓機器人變得聰明？

物理機器人與虛擬機器人

• Smart Robots、Smart Machines、Sentient Machines 和 Robotic Process Automation (RPA) 等。

Artificial Intelligence (AI) 在 Robotics 中的作用

• 超越 「if-then-else」 和學習機器
• AI 背後的演算法
• 機器學習、計算機視覺、自然語言處理 （NLP） 等。
• 認知機器人

Big Data 在 Robotics 中的作用

• 基於數據和模式的決策

雲和 Robotics

• 將機器人技術與IT聯繫起來
• 構建功能更強大的機器人，以訪問更多資訊並進行協作

案例研究：工業機器人

• 機械機器人
  • 巴克斯特
• 核設施中的機器人
  • 輻射探測和防護
• 核能 Reactor 中的機器人
  • 輻射探測和防護

機器人的硬體元件

• 電機、感測器、微控制器、攝像頭等

機器人的常見 Element

• 機器視覺、語音辨識、語音合成、接近感應、壓力感應等。

Programming 機器人的開發框架

• 開源和商業框架
• 機器人作業系統 （ROS）
  • 架構：工作區、主題、消息、服務、節點、actionlibs、工具等。

Languages 用於 Programming 一個機器人

• C++ 用於低電平控制
• Python 用於編排
• Programming ROS 和 Python 和 C++ 中的節點
• 其他語言

用於模擬物理機器人的工具

• 商業和開源 3D 模擬和可視化軟體

第 2 周

準備開發環境

• 軟體安裝和設置
• 有用的軟體包和實用程式

案例研究：機械 機器人

• 核技術領域的機器人 
• 環境系統中的機器人

Programming 機器人

• Programming Python 和 C++ 中的節點
• 瞭解 ROS 節點
• ROS 中的消息和主題
• 發佈/訂閱範例
• 專案：Bump & Go 與真實機器人
• 故障排除
• 使用 Gazebo 模擬機器人 / ROS
• ROS 中的幀和引用更改
• 相機的 2D 資訊處理 OpenCV
• 雷射器的信息處理
• 專案：按顏色安全跟蹤物件
• 故障排除

第 3 周

Programming 機器人 （續...

• 服務 ROS
• 使用 PCL 對 RGB-D 感測器進行 3D 信息處理
• 地圖和導航 ROS
• 專案：在環境中搜索物件
• 故障排除

Programming 機器人 （續...

• 操作庫
• Speech Recognition 和語音生成
• 使用MoveIt！
• 控制機械人頸部實現主動視覺
• 專案：搜索和收集物件
• 故障排除

測試您的機器人

• 單元測試

第 4 周

擴充機器人的功能Deep Learning

• 感知 -- 視覺、音訊和觸覺
• 知識表示
• 通過 NLP（自然語言處理）進行語音辨識
• 計算機視覺

速成班 Deep Learning

• 人工 Neural Networks （ANN）
• 人工 Neural Networks 與 Bio 邏輯 Neural Networks
• 前饋 Neural Networks
• 啟動函數
• 訓練人工 Neural Networks

速成班 Deep Learning （續...

• Deep Learning 型號
  • 卷積網路和循環網路
• 捲積 Neural Networks（CNN 或 ConvNet）
  •  捲積層
  •  池化層
  •  捲積 Neural Networks 架構

第 5 周

速成班 Deep Learning （續...

• 迴圈 Neural Networks （RNN）
  • 訓練 RNN
  • 在訓練期間穩定梯度
  • 長短期記憶網路
• Deep Learning 平台和軟體庫
  • Deep Learning 在 ROS 中

在機器人中使用 Big Data

• 大數據概念
• 數據分析方法
• Big Data 工具
• 識別數據中的模式
• 練習：NLP 和 Computer Vision 在大型數據集上

在您的機器人中使用 Big Data （續...

• 大型數據集的分散式處理
• Big Data 和 Robotics 的共存和交叉受精
• 機器人作為數據生成器
  • 測距感測器、位置感測器、視覺感測器、觸覺感測器和其他模態感測器
• 理解感官數據（感覺-計劃-行動迴圈）
• 練習：捕獲流數據

Programming 自主 Deep Learning 機器人

• Deep Learning 機器人元件
• 設置機器人模擬器
• 使用 Cafe 運行 CUDA 加速神經網路
• 故障排除

第 6 周

Programming 一個自主 Deep Learning 機器人 （續...

• 識別照片或視頻流中的物件
• 使用 OpenCV 實現計算機視覺
• 故障排除

數據分析

• 使用機器人收集和組織新數據
• 用於理解數據的工具和流程

部署 Robot

• 將模擬機器人轉換為 物理硬體
• 在物理世界中部署 robot
• 現場監控和維修機器人

保護您的機器人

• 防止未經授權的篡改
• 防止駭客查看和竊取敏感數據

協作構建機器人

• 在雲中構建機器人
• 加入機器人社區

機器人在科學和能源領域的未來 Outlook

總結和結論