IA para Robótica
Integre IA en aplicaciones de robótica para dotarlas de autonomía
Con MATLAB, puede desarrollar aplicaciones de robótica con Deep Learning y Reinforcement Learning. Puede emplear técnicas de IA basada en el aprendizaje para dotar de autonomía a sistemas de robótica VANT, cobots y robots móviles autónomos. Estas técnicas mejoran la precisión de la percepción de los robots y requieren menos intervención humana en la toma de decisiones.
¿Por qué utilizar MATLAB?
Generación de datos de entrenamiento sintéticos
Cree conjuntos de datos capturando y etiquetando imágenes obtenidas a partir de escenarios simulados y del mundo real.
Identificación y mapeo de objetos
Utilice técnicas de reconocimiento de imágenes y detección de objetos para crear mapas, estimar poses de robots y detectar obstáculos dinámicos.
Planificación de trayectorias y sistemas de control
Acelere el proceso de muestreo para planificación de rutas entrenando un generador de muestras basado en Deep Learning. Utilice Reinforcement Learning para sistemas de control de robots.
Pruebas y despliegue en nivel de sistema
Integre modelos de IA en flujos de trabajo de diseño basado en modelos. Cree simulaciones de todo el sistema y realice pruebas con modelos de IA.
Más información
Descubra cómo crear modelos de IA para incorporar autonomía
Descubra cómo nuestros clientes integran IA con MATLAB y Simulink
Productos
Obtenga más información sobre los productos utilizados con IA para aplicaciones de robótica.
