مؤهل علمي 100% يتيح لك الجمع بين مسؤولياتك الشخصية وجودة التدريس. سجّل الآن"

في إطار السعي لتحقيق استقلالية الروبوتات، يواجه المحترفون مشاكل الحركة وتحديد الموقع. تسمح عملية الوصول العشوائي (SLAM) بتنفيذ الأنظمة، من أبسطها إلى أكثرها تعقيدًا، للحصول على دقة عالية في إنشاء الخرائط وتحديد الموقع. توفر هذه المحاضرة الجامعية ، التي تستهدف المهندسين المتخصصين في مجال الهندسة، معرفة متقدمة في هذا المجال من فريق تدريس مؤهل تأهيلاً عالياً من ذوي الخبرة في مجال الروبوتات.

برنامج 100٪ عبر الإنترنت حيث سيتعمق الطلاب في هذه التقنية في الخوارزميات التي تم تطويرها في أطر نظرية مختلفة مثل مرشحات غاوسي، والرسوم البيانية، والتحسين الأمثل، مما سيتيح للطلاب تطوير تلك الأنظمة التي تتوافق مع معرفتهم بشكل أفضل. وبالمثل، سيوفر أعضاء هيئة التدريس الأدوات المستخدمة حاليًا والتي ستسمح للمهنيين الهندسيين بتحديد أي من أساليب SLAM Visual هي التي يمكن أن تعمل بشكل أفضل في بيئات وظروف مختلفة. لهذا الغرض، سيتم تحليل الأطر النظرية المختلفة والبارامترات وأجهزة الاستشعار.  بالإضافة إلى ذلك، ستوفر دراسات الحالة الحقيقية للطلاب أساساً للتطبيق المباشر في عملهم اليومي في قطاع الروبوتات.

فرصة جيدة للمهني الذي يتطلع إلى التقدم في صناعة شهدت نموًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، نظرًا للفوائد التي تجلبها للقطاعات التجارية أو المالية. بالتالي، فإن هذه المحاضرة الجامعية لا تسمح لك بالتطور فحسب، بل تتيح لك أيضًا الجمع بين مسؤولياتك الشخصية والتعليم عالي الجودة، مع محتوى الوسائط المتعددة الذي يمكنك الوصول إليه في أي وقت من اليوم وبجهاز متصل بالإنترنت.

برنامج جامعي يسمح لك بتعلم حدود وقدرات SLAM Visual من خبراء في قطاع الروبوتات"

هذه المحاضرة الجامعية في SLAM Visual: نظام تموضع الربوتات وبناء خريطة المكان في آن واحد باستخدام تقنيات الرؤية الاصطناعية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في هندسة الروبوتات
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

تعليم عبر الإنترنت يتيح لك تكوين خوارزميات SLAM Visual بطريقة بسيطة بفضل محتوى الوسائط المتعددة"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

ستتعلم في هذه المحاضرة الجامعية أساسيات الهندسة الإسقاطية والهندسة فوق القطبية بطريقة مرنة"

ادخل إلى مكتبة الموارد والمنهج الدراسي الكامل لهذا المؤهل العلمي من اليوم الأول"

تتألف هذه المحاضرة الجامعية  من 150 ساعة تدريسية يجد فيها الطلاب منهجاً محدثاً يمنحهم الفرصة للتقدم في حياتهم المهنية. سيزودك المنهج الدراسي الذي يتكون من ملخصات فيديو وقراءات متخصصة وأمثلة لحالات حقيقية بمعرفة متقدمة في مجال التعريب ورسم الخرائط المتزامن، والتقنيات الأكثر استخداماً والتطبيقات الأكثر مباشرةً لعمليات التعقب البصري الآلي اليوم. مواد تعليمية يمكنك الوصول إليها في أي وقت من اليوم، بدون جداول زمنية محددة، ومن جهاز كمبيوتر محمول أو جهاز لوحي متصل بالإنترنت.

ستعمل هذه المحاضرة الجامعية على تعميق تحليل خوارزمية ”Direct Visual SLAM" بأحدث محتوى محدث"

الوحدة 1. SLAM Visual تحديد موقع الروبوت ورسم الخرائط المتزامنة باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية

1.1    التوطين ورسم الخرائط المتزامنة (SLAM)

1.1.1    التوطين ورسم الخرائط في وقت واحد. SLAM
2.1.1    تطبيقات SLAM
3.1.1    عمل SLAM

2.1    الهندسة الإسقاطية

1.2.1    نموذج pin-hole
2.2.1    تقدير المعلمات الجوهرية للكاميرا
3.2.1    التجانس والمبادئ الأساسية والتقدير
4.2.1    المصفوفة الأساسية والمبادئ والتقدير

3.1    مرشحات Gaussianos

1.3.1    مرشح Kalman
2.3.1    تصفية المعلومات
3.3.1    ضبط وتحديد معلمات المرشحات Gaussianos

4.1    ستيريو EKF-SLAM

1.4.1    هندسة غرفة ستيريو
2.4.1    استخراج الميزة والبحث
3.4.1    مرشح Kalman لـ SLAM الاستريو
4.4.1    إعداد معلمة ستيريو EKF-SLAM

5.1    منظار أحادي EKF-SLAM

1.5.1    معالم Landmarks في EKF-SLAM
2.5.1    مرشح Kalman لـ SLAM الاستريو
3.5.1    ضبط معلمات EKF-SLAM الأحادي

6.1    كشف إغلاق الحلقة

1.6.1    خوارزمية القوة الغاشمة
2.6.1    FABMAP
3.6.1    التجريد باستخدام GIST وHOG
4.6.1    الرصد باستخدام التعلم العميق

7.1    Graph-SLAM

1.7.1    Graph-SLAM
2.7.1    RGBD-SLAM
3.7.1    ORB-SLAM

8.1    Direct Visual SLAM

1.8.1    تحليل خوارزمية Direct Visual SLAM
2.8.1    LSD-SLAM
3.8.1    SVO

9.1    Visual Inertial SLAM

1.9.1    دمج التدابير العديمة الحركة
2.9.1    الاقتران المنخفض: SOFT-SLAM
3.9.1    الاقتران العالي: Vins-Mono

10.1    تقنيات SLAM أخرى

1.10.1    تطبيقات ما بعد SLAM Visual
2.10.1    Lidar-SLAM
2.10.1    Range-only SLAM

محاضرة جامعية ستظهر لك التطبيقات المختلفة الموجودة لـ SLAM Visual. انقر واكتشف"