线上技术研讨会(机器人与人工智能专题):加速智能化融合,提高产品开发效率

概述

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。

参会对象

从事机器人技术应用和产品研发的科学家、工程师、经理、老师及高级管理人员。

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亮点

  • 行业成功案例分享
  • 通过AI技术实现机器人感知系统设计的方法
  • 机器人自主系统路径规划和轨迹控制算法
  • 机器人物理系统建模方法实践
  • 机器人系统先进控制算法及快速部署实现
  • 利用AI技术实现自主机器人的控制系统设计

会议日程

时间 标题

13:15

上线测试音视频

13:30

活动介绍

13:45

行业分享篇

机器人行业前瞻及案例分析  (30mins)

机器人的应用正在高速渗透各行各业。从工厂产线装配制造、AGV小车到在路上的送快递的物流系统,机器人在越来越复杂的场景中自主完成任务,这就要求有可靠的从感知到决策到执行的高频算法高度集成的硬件系统。在开发这些适应复杂环境的机器人的过程中,业内专家们也摸索出了一些高效率的方法,本节主要分享内容:

 

  • 行业趋势及案例分析
  • 基于模型的设计(MBD)简化复杂的机器人系统的设计
  • 系统级仿真快速高效提高算法可靠性

14:15

 

感知系统设计篇

使用深度学习实现自主系统的环境感知  (30mins)

感知系统是智能机器人的神经中枢,获取机器人内外部环境信息,并把这些信息反馈给控制系统进行决策。本节为您介绍如何通过深度学习进行感知算法设计:

 

  • 通过 ROS 连接到传感器进行数据分析和可视化
  • 使用深度学习检测、识别和分割对象
  • 3D立体视觉和点云数据分类 

机器人系统运动规划和轨迹控制  (25mins)

运动规划是机器人控制的重要决策依据,是确保机器人达到目的地的最优路径并不与任何障碍物碰撞的手段。本节以机械臂(manipulator)为例结合示例对MATLAB/Simulink中的机械臂相关算法进行详细介绍。包括:

 

  • 路径和轨迹规划
  • 轨迹跟随控制
  • 运动学和动力学算法

Q&A (10mins)

15:20

 

决策及执行系统设计篇

 

机器人物理系统建模  (20mins)

在机器人系统开发中,通过对被控物理系统进行准确的建模仿真,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物理系统的行为。MathWorks的Simscape产品系列提供了物理系统设计组件,包括机械、电气、磁场、液压、气压和热等,可跨越复合物理区域进行建模。 本节以四旋翼无人机为案例介绍物理系统建模在机器人开发过程中的应用 :

 

  • 使用Simscape Multibody对机械动力系统进行建模,
  • 结合simscape平台对无人机系统的驱动和作动系统进行跨物理域建模分析 

机器人控制算法设计:从理论到实现  (20mins)

通过该主题您会了解借助MathWorks控制相关工具箱,如何开发机器人系统的先进控制算法,以及实现快速部署:

 

  • 系统辨识的应用
  • 机械臂的多级PID调节
  • 模型预测控制(MPC)在机器人行业的应用

基于强化学习的机器人控制系统设计  (20mins)

如何赋予机器人自主学习的能力,是人工智能领域的重要发展方向,为适应日趋复杂的应用场景,需要机器人系统学习大量的输入数据,自动优化控制策略。本节介绍如何在MATLAB/Simulink中实现基于强化学习的机器人控制系统设计:

 

  • MATLAB 和 Simulink 强化学习工作流
  • 基于深度强化学习的端到端机器人控制
  • 示例:使用DDPG智能体控制四足机器人行走

Q&A (10mins)

16:30

 

活动结束

关于演示者

李靖远,MathWorks中国区行业市场经理,长期从事汽车电子、工业控制等领域的产品开发、项目管理和团队管理工作,在平台开发、架构设计、系统仿真及测试验证等领域有丰富的经验,曾就职于联合汽车电子、TRW、Danfoss等公司。

吴悠,MathWorks机器人和自主系统行业经理,水下和柔性机器人方向专家。曾创立机器人公司Watchtower Robotics,为市政提供地下水管的检测和定位,于2018年登榜美国福布斯30位30岁以下精英,并且赢得了包括戴森设计奖在内的一系列创新设计大奖。博士毕业于麻省理工。

袁航, MathWorks中国应用工程师,专注于数据科学和人工智能领域,包括数据分析和可视化,深度学习与强化学习应用。曾任职于 Linde Hydraulics,硕士毕业于北京航空航天大学机械电子工程专业.

周末,MathWorks中国区行业市场经理,专注于基于模型的系统和软件设计。负责 MATLAB/Simulink 在机器人、汽车电子、电力电子等行业的推广和应用,曾就职于 IBM 和上海贝尔。

周玲, MathWorks高级应用工程师,主要负责基于模型设计在工业自动化领域的相关应用及推广,包括系统建模仿真、测试验证及代码生成。曾在航天院所和GE研发中心从事大系统仿真及代码生成的工作。

楚骏楠,MathWorks中国高级应用工程师,专注于多域物理建模,仿真和系统分析与优化。曾就职于博格华纳和天合日本担任系统仿真工作。

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