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Temario del curso
Introducción a la visión por computadora para robótica
- Resumen de aplicaciones de visión por computadora en robótica.
- Principales desafíos en percepción y comprensión visual.
- Configuración del entorno de desarrollo con OpenCV y Python.
Fundamentos del procesamiento de imágenes
- Representación y manipulación de imágenes.
- Filtrado, detección de bordes y extracción de características.
- Espacios de color y técnicas de segmentación.
Detección y seguimiento de objetos con OpenCV
- Detección de objetos usando métodos clásicos (cascadas de Haar, HOG).
- Seguimiento de objetos en movimiento en flujos de video.
- Integración de retroalimentación visual en sistemas robóticos.
Aprendizaje profundo para la percepción visual
- Resumen de redes neuronales convolucionales (CNN).
- Entrenamiento y despliegue de modelos de detección de objetos.
- Aplicación de modelos preentrenados (YOLO, SSD, Faster R-CNN).
Fusión de sensores y percepción de profundidad
- Integración de datos de cámara con sensores LiDAR y ultrasónicos.
- Estimación de profundidad y reconstrucción 3D.
- Percepción para evitación de obstáculos y navegación.
Control y toma de decisiones basadas en visión
- Aplicación de visión por computadora a la manipulación robótica.
- Servomecanismo visual y control de bucle cerrado.
- Toma de decisiones autónomas basada en entradas visuales.
Despliegue y optimización de modelos de visión
- Despliegue de modelos en sistemas embebidos y dispositivos edge.
- Optimización del rendimiento de inferencia para aplicaciones en tiempo real.
- Solución de problemas y mejora de la precisión.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de robótica.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimiento familiar de los fundamentos del aprendizaje automático.
Público objetivo
- Ingenieros de robótica.
- Profesionales de visión por computadora.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
21 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
