Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

YZ ve Robotiğe Giriş

  • Modern robotik ve YZ'nin yakınsamasına genel bakış
  • Otonom sistemler, dronlar ve hizmet robotlarında uygulamalar
  • Temel YZ bileşenleri: Algılama, planlama ve kontrol

Geliştirme Ortamının Kurulması

  • Python, ROS 2, OpenCV ve TensorFlow'un yüklenmesi
  • Robot simülasyonu için Gazebo veya Webots'un kullanılması
  • YZ deneyleri için Jupyter Defterleri ile çalışma

Algılama ve Bilgisayar Görüsü

  • Algılama için kameralar ve sensörlerin kullanılması
  • TensorFlow ile görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve bölme
  • OpenCV ile kenar algılama ve kontur takibi
  • Gerçek zamanlı görüntü aktarımı ve işleme

Yerelleştirme ve Sensör Füzyonu

  • Olasılıksal robotiğin anlaşılması
  • Kalman Filtreleri ve Genişletilmiş Kalman Filtreleri (EKF)
  • Doğrusal olmayan ortamlar için Parçacık Filtreleri
  • Yerelleştirme için LiDAR, GPS ve IMU verilerinin entegrasyonu

Hareket Planlaması ve Yol Bulma

  • Yol planlama algoritmaları: Dijkstra, A* ve RRT*
  • Engel kaçınma ve ortam haritalama
  • PID kullanarak gerçek zamanlı hareket kontrolü
  • YZ kullanarak dinamik yol optimizasyonu

Robotik için Pekiştirmeli Öğrenme

  • Pekiştirmeli öğrenmenin temelleri
  • Ödül tabanlı robotik davranışlarının tasarlanması
  • Q-öğrenme ve Derin Q-Ağları (DQN)
  • Uyarlama hareket için ROS içinde RL ajanlarının entegrasyonu

Aynı Anda Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM)

  • SLAM kavramları ve iş akışlarının anlaşılması
  • ROS paketleri (gmapping, hector_slam) ile SLAM'ın uygulanması
  • OpenVSLAM veya ORB-SLAM2 kullanılarak Görsel SLAM
  • SLAM algoritmalarının simüle edilmiş ortamlarda test edilmesi

İleri Konular ve Entegrasyon

  • İnsan-robot etkileşimi için konuşma ve jest tanıma
  • IoT ve bulut robotik platformlarıyla entegrasyon
  • Robotlar için YZ destekli tahmini bakım
  • YZ destekli robotikte etik ve güvenlik

Bitirme Projesi

  • Zeki bir mobil robotun tasarlanması ve simüle edilmesi
  • Navigasyon, algılama ve hareket kontrolünün uygulanması
  • YZ modelleri kullanarak gerçek zamanlı karar vermenin gösterilmesi

Özet ve Sonraki Adımlar

  • Temel YZ robotiği tekniklerinin gözden geçirilmesi
  • Otonom robotikteki geleceğin eğilimleri
  • Devam eden öğrenme için kaynaklar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Python veya C++ programlama deneyimi
  • Bilgisayar bilimleri ve mühendislik hakkında temel anlayış
  • Olasılık kavramları, türev-integral hesabı ve doğrusal cebir hakkında bilgi

Hedef Kitle

  • Mühendisler
  • Robotik meraklıları
  • Otomasyon ve YZ alanında araştırmacılar
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler