用MATLAB赋予你的机器人以人工智能
概述
人工智能驱动的机器人继续扩大在制造设施、发电厂、仓库和其他工业场所的使用。仓库拣箱就是一个很好的例子。在电子商务执行仓库中,人工工作人员需要根据客户的要求挑选并将数百万种不同的产品放入盒子中。2022世界杯八强谁会赢?现在,深度学习和强化学习使机器人能够在最少的帮助下学会处理各种物体。
在本次网络研讨会上,您将学习如何使用MATLAB在自主机器人应用中使用深度学习和强化学习来增强机器人的感知和运动控制能力,包括机器人操作手、自主移动机器人和无人机。
突出了
本次网络研讨会的与会者将了解到:
- 为什么要在机器人领域使用人工智能
- 为你的机器人应用程序考虑什么类型的AI算法和工具
- 在机器人应用中使用YOLO检测和分类对象
- 利用强化学习控制机器人运动
- 将深度学习算法作为cuda优化的ROS节点部署到GPU板上
的主持人
YJ Lim是Natick MA MathWorks机器人和自主系统的高级技术产品经理。他在机器人和自主系统领域有超过20年的经验。YJ在MathWorks的职责包括机器人和自主系统的长期战略开发和产品管理。在加入MathWorks之前,YJ曾在Vecna robotics、Hstar Technologies、SimQuest、Energid Technologies和韩国通用汽车公司从事各种机器人项目。YJ在伦斯勒理工学院(RPI)获得机械工程博士学位,在韩国科学技术学院(KAIST)获得硕士学位。yjlim@mathworks.com
Tohru Kikawada是日本MathWorks的高级应用工程师。他专注于机器人和自主系统的开发,重点是感知、规划、模拟和部署。在2014年加入MathWorks之前,Tohru在索尼公司担任图像传感器和图像处理器的数字设计工程师。他在日本东北大学(Tohoku University)获得电气工程学士学位和硕士学位。tkikawad@mathworks.com
记录:2022年6月22日
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