KI in der Robotik
Realisierung von Autonomie in Robotikanwendungen durch die Anwendung von KI
Mit MATLAB entwickeln Sie Robotikanwendungen mithilfe von Deep Learning und Reinforcement Learning. Mit lernbasierten KI-Techniken haben Sie die Möglichkeit, Autonomie für Systeme wie Cobots, autonome mobile Roboter sowie UAVs zu realisieren. Diese Techniken verbessern die Genauigkeit der Roboterwahrnehmung und erfordern weniger menschliche Intervention bei der Entscheidungsfindung.
Warum MATLAB?
Synthetische Erzeugung von Trainingsdaten
Erstellen Sie Datensätze durch das Erfassen und Kennzeichnen von Bildern, die Sie aus simulierten und realen Szenarien erhalten haben.
Objekterkennung und -kartierung
Nutzen Sie Techniken der Bilderkennung und Objekterfassung, um Karten zu erstellen, Roboterposen abzuschätzen und dynamische Hindernisse zu erkennen.
Bewegungsplanung und -steuerung
Beschleunigen Sie das Sampling bei der Pfadplanung, indem Sie einen auf Deep Learning basierenden Sampler trainieren. Steuern Sie einen Roboter mit Reinforcement Learning.
Tests auf Systemebene und Bereitstellung
Integrieren Sie KI-Modelle in Model-Based-Design-Workflows. Erstellen Sie systembewusste Simulationen und testen Sie sie mit den KI-Modellen.
Weitere Informationen
Wie Kunden KI mit MATLAB und Simulink einsetzen
Produkte
Informieren Sie sich über die Produkte, die mit KI bei Robotikanwendungen verwendet werden.
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Deep Learning
Entwerfen und implementieren Sie tiefe neuronale Netze mit Algorithmen und vortrainierten Modellen.
Machine Learning
Konstruieren Sie Funktionen, trainieren Sie Machine-Learning-Modelle und verfeinern Sie Hyperparameter.
