Video and Webinar Series

机器人与人工智能专题线上技术研讨会

近年来,随着工业4.0标准的不断推进和人工智能、物联网(IOT)、大数据等技术的快速进步,机器人产业迎来新一轮浪潮,正逐步向系统化、模块化、智能化的方向发展。除了传统的工业机器人外,在特种机器人如服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、医疗机器人、教育机器人、物流机器人等领域都得到了大量的应用。那么如何利用如机器视觉、多传感器融合、自主导航、交互系统等技术进一步加速机器人产品的智能化融合,如何快速有效地提高产品开发效率,促进产品迭代周期就成为业界产品研发的重要课题。

本次线上研讨会将分享国内外机器人行业的成功案例及行业发展趋势,聚焦于感知、决策和执行等机器人系统开发全面环节,通过PPT讲解、具体案例分析展示系统级建模、仿真、测试及自动代码生成技术在产品开发中的实际应用。向您讲述行业领导者们面对挑战,如何通过先进的方法,采用有效的工具,加速机器人系统智能化融合,提高产品开发效率和促进迭代周期的过程。

人工智能和机器人线上研讨会概述 概述MathWorks公司及相关产品在智能机器人行业的应用,通过实例分享基于MathWorks产品进行智能机器人开发的成功案例,同时对本次线上活动安排进行介绍。

机器人行业的产品设计能力要求:开发速度和产品鲁棒性 讲述最前沿的机器人产品开发流程。以欧美地区优秀的案例为基础,介绍提高研发速度和降低机器人产品故障率的一系列方法。

使用深度学习实现自主系统环境感知 了解在MATLAB中如何与ROS连接到传感器进行数据采集,以及如何将深度学习应用于2D图像和3D点云数据,实现自主系统对外部环境不同层次的感知。

用MATLAB设计机械臂算法 介绍如何使用MATLAB设计和仿真机械臂的路径规划、轨迹规划和轨迹跟随算法。

物理建模在机器人行业中的应用 基于Simscape 平台搭建物理模型,可以帮助我们实现系统级仿真,更加容易设计出实现预定控制目标的控制器并且评估机器人的行为特性。

机器人控制算法设计:从理论到实现 介绍如何使用MATLAB控制设计相关工具箱加速机器人设计过程,提升产品开发效率及先进算法设计能力

基于强化学习的机器人控制系统设计 通过四足机器人行走控制示例,了解如何使用强化学习工具箱在MATLAB和Simulink中仿真生成数据,以构建端到端的深度强化学习控制策略。