IA per la robotica

Applicazione dell’IA per consentire l'autonomia nelle applicazioni robotiche

Con MATLAB è possibile sviluppare applicazioni di robotica con Deep Learning e Reinforcement Learning. Puoi consentire l’autonomia di sistemi quali cobot, robot mobili autonomi e UAV con tecniche di IA basata sull’apprendimento che migliorano l'accuratezza della percezione dei robot e necessitano di un minore intervento umano nel processo decisionale.

PERCHÉ MATLAB?

Generazione di dati di addestramento sintetici

Costruisci set di dati acquisendo ed etichettando immagini ottenute da scenari simulati e reali.

Simulazione di sensori LIDAR e generazione di dati di nuvola di punti
Visualizzazione della profondità e della segmentazione semantica per UAV con la simulazione di Unreal Engine

Identificazione e mappatura degli oggetti

Utilizza tecniche di riconoscimento delle immagini e di rilevamento degli oggetti per costruire mappe, stimare le pose dei robot e rilevare gli ostacoli dinamici.

Rilevamento oggetti con YOLOv4
Mappatura e classificazione dell'ambiente urbano utilizzando la telecamera UAV e il Deep Learning

Pianificazione e controllo del movimento

Accelera il processo di campionamento per la pianificazione del percorso addestrando un campionatore basato sul Deep Learning. Utilizza il Reinforcement Learning per il controllo dei robot.

Addestramento di un campionatore basato sul Deep Learning per la pianificazione del movimento
Accelerazione della pianificazione del movimento con un campionatore basato sul Deep Learning

Test a livello di sistema e distribuzione

Integra i modelli di IA nel workflow della progettazione Model-Based. Crea simulazioni di sistema ed effettua test con i modelli di IA.

Workflow Pick-and-Place in Gazebo con ROS
Robot inseguitore di segnali che utilizza l'algoritmo di rilevamento YOLOv2 con ROS in Simulink

Per saperne di più

Scopri come preparare i dati di addestramento

Co-simulazione con Gazebo con un modello di Deep Learning preaddestrato per rilevare le parti riciclabili
Mappatura e classificazione dell'ambiente urbano utilizzando la telecamera UAV e il Deep Learning

Scopri come costruire modelli di IA per consentire l'autonomia

Progettazione e convalida di algoritmi di pianificazione del movimento e rilevamento oggetti con Gazebo, OpenCV e MATLAB
Addestramento di un robot bipede a camminare utilizzando agenti di Reinforcement Learning
Addestramento di agenti SAC per il controllo del bilanciamento della pallina

Come potenziare i tuoi robot con l’IA utilizzando MATLAB (39:38)

Soluzioni di robotica e sistemi autonomi

Fabbrica intelligente: robot industriali autonomi dalla percezione al movimento (22:06)

Prodotti

Scopri i prodotti utilizzati con l’IA per le applicazioni di robotica.

30 giorni di prova gratuita

Per iniziare

Deep Learning

Progetta e implementa reti neurali profonde con algoritmi e modelli preaddestrati.

Per saperne di più

Machine Learning

Ingegnerizza le caratteristiche, addestra i modelli di Machine Learning e metti a punto gli iperparametri.

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