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LearnFlat · एआई अनुप्रयोग (अंतर-विषयक)

रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों के लिए AI

रोबोट, ड्रोन और स्वायत्त वाहनों में धारणा (कंप्यूटर विजन), नेविगेशन (SLAM) और हेरफेर के लिए AI एल्गोरिदम को एकीकृत करता है। यह गतिशील वातावरण में नियंत्रण और निर्णय लेने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर केंद्रित है।

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स्वायत्त वाहनों के लिए AI

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए संपूर्ण सॉफ्टवेयर स्टैक पर ध्यान केंद्रित करें, जिसमें सेंसर फ्यूजन, परसेप्शन, प्रेडिक्शन, प्लानिंग और कंट्रोल सिस्टम शामिल हैं। स्वायत्त ड्राइविंग की अनूठी चुनौतियों को समझें।

ऑटोनॉमस नेविगेशन के लिए SLAM

साइमल्टेनियस लोकलाइज़ेशन एंड मैपिंग (SLAM) तकनीकों में महारत हासिल करें, ताकि रोबोट और स्वायत्त वाहन अज्ञात वातावरण का नक्शा बना सकें और साथ-साथ अपनी लोकेशन को भी ट्रैक कर सकें।

रोबोटिक कंट्रोल सिस्टम

रोबोट डायनेमिक्स और कंट्रोल थ्योरी के सिद्धांतों का अध्ययन करें। PID और LQR जैसे कंट्रोलर डिज़ाइन करना सीखें, और सटीक रोबोट गति के लिए आधुनिक एडेप्टिव और लर्निंग-आधारित कंट्रोल विधियों का पता लगाएं।

रोबोटिक्स के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

जटिल कार्यों को करने और वास्तविक समय में सर्वोत्तम निर्णय लेने के लिए रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) और डीप RL एल्गोरिदम लागू करें। नीतियों, पुरस्कारों और सिमुलेशन-टू-रियल ट्रांसफर के बारे में जानें।

ड्रोन और यूएवी के लिए एआई

स्वायत्त ड्रोन और मानव रहित हवाई वाहनों (UAVs) के लिए एआई-संचालित सिस्टम विकसित करें। इसमें हवाई नेविगेशन, विज़ुअल ट्रैकिंग, बाधा से बचाव और मिशन योजना जैसे विषय शामिल हैं।

रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (ROS)

रोबोटिक्स के लिए मानक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क, रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (ROS) के मूल सिद्धांतों को जानें। जटिल रोबोटिक सिस्टम बनाने, अनुकरण करने और तैनात करने के लिए ROS अवधारणाओं में महारत हासिल करें।

गति और पथ योजना

जटिल और गतिशील वातावरण में रोबोट को सुरक्षित और कुशलता से नेविगेट करने के लिए A*, RRT, और D* जैसे पथ नियोजन और गति नियंत्रण के लिए एल्गोरिदम विकसित और लागू करें।