Научно-исследовательский семинар “Алгоритмы для мобильных роботов: восприятие, планирование, управление” (2020/2021)

Студентам 2-го курса магистерской программы "Науки о данных", обучающихся по направлению "Интеллектуальные системы и структурный анализ", в рамках научно-исследовательского семинара (1-2 модуль 2020/2021 уч.года) предлагается для выбора трек "Алгоритмы для мобильных роботов: восприятие, планирование, управление".

Преподаватель
Яковлев Константин Сергеевич. Доцент кафедры ИТСАУ, кандидат физико-математических наук, ведующий активную научную деятельность на стыке искусственного интеллекта и робототехники.

Подробная информация о курсе
Цель, задачи, формула оценивания, syllabus и пр. - см. файл:algorobo2021 (PDF, 284 Кб) 

Аннотация курса

Робототехника является одной из наиболее активно развивающихся областей науки и техники в настоящее время. Все большое распространение и применение в повседневной жизни находят различные робототехнические устройства: автоматические пылесосы, дроны, беспилотные автомобили и пр. Ключевая особенность таких систем – возможность перемещаться в окружающем пространстве. Для того, чтобы всевозможные роботы могли быть полезными человеку и автономно выполнять сложные задачи в динамической среде необходимо активное использование методов искусственного интеллекта при разработке программного управляющего обеспечения этими роботами.

В рамках предлагаемого курса предлагается рассмотрение задач и методов их решений, относящихся к основным проблемам, возникающим в интеллектуальной робототехнике: в осприятие (распознавание и трекинг объектов, семантическая сегментация, картирование и др.),планирование (планирование действий, планирование траекторий/движений и др.), управление (методы машинного обучения для управления движением робота и др.).

Основной активностью слушателей в рамках курса является изучение научной литературы по выбранной теме (в основном – современных научных статей), подготовка текстов и презентаций, участие в дискуссиях, проведение экспериментальных исследований.

Подробности см. в файле: algorobo2021 (PDF, 284 Кб)