机器人的人工智能

应用AI实现机器人应用程序的自主性

使用MATLAB，您可以开发具有深度学习和强化学习的机器人应用程序。您可以使用基于学习的AI技术为诸如Cobot、自主移动机器人和UAV等系统启用自治。这些技术提高了机器人感知的准确性，并减少了决策中的人工干预。

为什么选择MATLAB？

合成训练数据生成

通过捕获和标记从模拟场景和真实场景中获得的图像来构建数据集。

模拟激光雷达传感器并生成点云数据
基于虚拟发动机仿真的无人机深度和语义分割可视化

对象识别和映射

使用图像识别和目标检测技术构建地图，估计机器人姿势，并检测动态障碍物。

使用YOLOv4进行目标检测
使用无人机摄像头和深度学习对城市环境进行地图绘制和分类

运动规划和控制

通过训练基于深度学习的采样器，加快路径规划的采样过程。使用强化学习进行机器人控制。

训练基于深度学习的运动规划采样器
利用基于深度学习的采样器加速运动规划

系统级测试和部署

在基于模型的设计工作流中集成AI模型。用人工智能模型构建系统级仿真和测试。

使用ROS在Gazebo中拾取和放置工作流
Simulink中基于ROS的YOLOv2检测算法的手势跟随机器人

30天免费试用

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深度学习

利用算法和预处理模型设计并实现深度神经网络。

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机器学习

工程师功能、训练机器学习模型和调整超参数。

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