Pagpapatakbo ng SLAM sa Tunay na Mundo: Pag-deploy, Paglihis, at Pangmatagalang Pagiging Maaasahan

Ang isang SLAM stack na perpektong gumagana sa demo ay maaari pa ring mabigo sa pag-deploy. Ang mga pagbabago sa ilaw, mga pabago-bagong bagay, pagkasira ng sensor, at mga hindi inaasahang kapaligiran ay naglalantad ng mga kahinaan na hindi kayang makuha ng anumang benchmark. Ang kursong ito ay lumalampas sa disenyo at papunta sa disiplina sa operasyon na nagpapasya kung ang mga robot na pinapatakbo ng SLAM ay mananatiling maaasahan sa loob ng mga buwan at taon. Magtatrabaho ka sa mga nakasulat na sitwasyon na sumasalamin sa pag-deploy, unang mga buwan, at matatag na operasyon ng mga SLAM system sa iba't ibang kapaligiran kabilang ang mga panloob na service robot, mga panlabas na sasakyang pang-deliver, at automation sa warehouse. Tinatalakay din ng kurso ang pangmatagalang gawain ng pagpapanatili ng mapa at pagbawi mula sa mga pagkabigo. Ano ang iyong matututunan: - Magplano ng pag-deploy sa mga yugto na naglalantad ng paglihis, pagkabigo sa asosasyon, at mga bihirang kaso sa gilid nang maaga - Magdisenyo ng mga routine sa pagpapanatili ng mapa para sa mga kapaligiran na nagbabago sa loob ng linggo, buwan, at mga panahon - Bumuo ng pagsubaybay na nakakadetect ng pagkasira ng localization bago ito magdulot ng mga problema sa kaligtasan o kalidad - Magplano ng mga pag-uugali sa pagbawi kapag nabigo ang localization, kabilang ang relocalization at ligtas na paghinto na lohika - Pamahalaan ang mga daloy ng data mula sa mga fleet ng robot pabalik sa mga pinabuting mapa at na-update na modelo - Magpatakbo ng mga siklo ng patuloy na pagpapabuti na ginagawang sistematikong pagpapabuti ng stack ang mga pagkabigo sa field Nagsisimula ang kurso sa pag-deploy, dumadaan sa pagpapanatili ng mapa at pagsubaybay, at nagtatapos sa pagbawi at patuloy na pagpapabuti. Ang isang capstone na nakasulat na ehersisyo ay humihiling sa iyo na gumawa ng isang isang-taong plano sa operasyon para sa mga robot na pinapatakbo ng SLAM sa isang partikular na tunay na kapaligiran. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga lider ng operasyon ng robotics, mga deployment engineer, at mga integrator ng teknolohiya na nagdadala ng mga autonomous robot sa mga naitatag na kapaligiran. Hindi kinakailangan ang naunang karanasan sa pagpapatupad ng SLAM. Nirerespeto ng kurso kung paano talaga nagbabago ang mga tunay na pag-deploy ng robot at tinatrato ang pagiging maaasahan, pagbawi, at pangmatagalang pagpapanatili bilang mga pangunahing alalahanin.