フィールドロボットのための知覚とナビゲーションスタックの構築

フィールドロボットの性能は、その下にある知覚とナビゲーションスタックの性能に左右されます。同じロボットプラットフォームでも、ある果樹園では成功し、別の果樹園では失敗することがあり、その違いは通常、ソフトウェアが変化する光、不均一な地形、および屋外作業で発生するエッジケースの長いテールにどのように対処するかにあります。このコースでは、機能するスタックを形成する設計上の選択肢を詳しく見ていきます。 農業ロボットチームが知覚およびナビゲーションパイプラインをどのように計画するかを反映した、書面による設計演習に取り組みます。重点は、ロボットが何時間も無人で稼働できるほど信頼性があるかどうかを決定する、実践的なトレードオフに置かれています。 学習内容： - 特定のタスク向けに、カメラ、深度センサー、マルチスペクトルイメージングを含むセンサー構成を選択する - さまざまな屋外条件下で作物、雑草、障害物を認識する知覚パイプラインを設計する - セグメンテーション、検出、オンデバイス推論などの最新のコンピュータービジョンアプローチを適用する - 衛星測位、車輪オドメトリー、視覚的キューを組み合わせたローカリゼーションスタックを構築する - トラクター、除草機、偵察機のための経路追従および列追従行動を計画する - ロボットが自信を持って処理できない状況のためのフォールバック行動と安全停止ロジックを開発する このコースは、センサーと知覚からローカリゼーション、そして最終的にモーションプランニングと安全性へと進みます。最終的な書面演習では、選択したロボットの知覚およびナビゲーションスタックに関する1ページの設計書を作成するよう求められます。 このコースは、コンピューターサイエンスの学生、メカトロニクス学習者、農業エンジニアなど、ソフトウェアまたは一般工学のバックグラウンドを持つ初心者向けに設計されています。ロボット工学に特化した事前の経験は必要ありません。このコースでは、すべてのシステムを、コードを記述する前に紙の上で考察できる設計問題として扱います。