Thiết kế một Stack SLAM bằng Hình ảnh và LiDAR cho Robot Thực tế

Xây dựng một stack SLAM hoạt động đáng tin cậy trên robot thực tế đòi hỏi nhiều hơn là chọn một thư viện. Việc hiệu chỉnh cảm biến, thiết kế phía trước, tối ưu hóa phía sau, chiến lược đóng vòng lặp và tích hợp với phần còn lại của robot đều định hình liệu stack có tồn tại được trong môi trường triển khai thực tế đầy biến động hay không. Khóa học này sẽ đi sâu vào các lựa chọn đó một cách có cấu trúc. Bạn sẽ thực hiện các bài tập thiết kế bằng văn bản, phản ánh cách một nhóm robot nhỏ sẽ lên kế hoạch cho một stack SLAM. Trọng tâm là các đánh đổi thực tế quan trọng khi robot phải hoạt động trong các phiên dài, thay đổi ánh sáng và các cảnh không mong muốn. Bạn sẽ học được: - Lựa chọn các tổ hợp cảm biến bao gồm hình ảnh, LiDAR, quán tính và bộ mã hóa bánh xe cho các môi trường cụ thể - Thiết kế các quy trình nhận thức phía trước để phát hiện đặc trưng, liên kết và ước tính chuyển động - Áp dụng tối ưu hóa phía sau bao gồm các phương pháp đồ thị tư thế và các khung đồ thị nhân tố hiện đại - Xây dựng phát hiện đóng vòng lặp xử lý các cảnh lặp lại và môi trường thay đổi - Lập kế hoạch các quy trình hiệu chỉnh bao gồm hiệu chỉnh nội tại, ngoại tại và đồng bộ hóa thời gian giữa các cảm biến - Thiết kế tích hợp với các hệ thống lập kế hoạch chuyển động, điều khiển và hành vi trên robot Khóa học tiến triển từ cảm biến và hiệu chỉnh qua thiết kế phía trước và phía sau, đóng vòng lặp và tích hợp. Một bài tập thiết kế cuối khóa yêu cầu bạn soạn thảo một bản thiết kế một trang cho một stack SLAM nhắm mục tiêu vào một nền tảng robot và môi trường cụ thể. Khóa học này được thiết kế cho các kỹ sư robot, chuyên gia thị giác máy tính và sinh viên cơ điện tử có nền tảng phần mềm nhất định. Không yêu cầu kinh nghiệm triển khai SLAM trước đó. Khóa học xem xét stack như một vấn đề thiết kế mà bạn có thể suy luận trên giấy trước khi viết bất kỳ mã nào.