课程简介
机器人正迅速从只能在工作单元活动的工厂苦力,进化成能够完成我们日常环境中具有挑战性的任务的更加复杂的机器。本课程的目的是为了提供提高移动机器人所需的基础概念以及运算方法,使得机器人能够在复杂的环境中自主工作。重点是移动机器人的移动和运动学、环境感知、基于概率图的定位和地图的绘制以及运动规划。 这个课程与Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh, Davide Scaramuzza等写的 Autonomous Mobile Robots一书的教材介绍紧紧相关,这本书第二版于2011年由麻省理工学院出版。
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课程章节
授课教师
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Martin Rufli 苏黎士联邦理工大学 IBM研究实验室 研究科学家
Martin Rufli 是苏黎世IBM研究实验室的研究科学家。他在瑞士苏黎世联邦理工学院分别拿到机械工程理学士(2006)和理科硕士学位(2008)以及机器人学博士学位(2012)。从2012年9月至2013年8月期间,他是瑞士苏黎世联邦理工学院自主系统实验室的博士后研究员,并于2011年2月起,担任讲师职务。他目前的研究兴趣包括设计机器人导航的新颖算法,旨在将机器人从工厂生产线带入我们的日常生活。这方面他主要关注的内容是基于系统的在线方式和模拟机器人间交互算法。
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