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Curso de Visión Artificial y Percepción para Robots

Curso de Visión Artificial y Percepción para Robots

Cómo interpreta el robot lo que ve: calibración de cámaras, nubes de puntos LiDAR y detección de objetos. Sin percepción fiable, el resto del software no sirve de nada.

En qué consiste

El curso de visión artificial y percepción enseña cómo interpreta un robot lo que ve, con las cámaras y el LiDAR del propio robot.

Sin percepción fiable, el resto del software no sirve de nada: el robot se mueve, pero no entiende dónde está ni qué tiene delante.

Se trabaja con las cámaras y el radar láser del propio robot, no con imágenes de banco de pruebas.

Características principales del curso de visión artificial y percepción

  • Cámaras y LiDAR reales: no imágenes de banco de pruebas.
  • Detección y fusión de sensores: objetos en tiempo real y nubes de puntos.
  • Fallos reales: contraluz, reflejos y cristal.

Qué aprendes

En este curso de visión artificial para robots aprendes calibración de cámaras, nubes de puntos y detección de objetos.

Curso de Visión Artificial y Percepción para Robots: qué aprendes

  • Calibración de cámaras y corrección de distorsión.
  • Nubes de puntos: qué son y cómo se filtran.
  • Detección y clasificación de objetos en tiempo real.
  • Fusión de sensores: combinar cámara, profundidad y radar láser.
  • Qué falla en condiciones reales: contraluz, superficies reflectantes, cristal.

Para quién es

El curso de percepción para robots humanoides es para quien ya controla movimiento.

Curso de Visión Artificial y Percepción para Robots: para quién es

  • Desarrolladores que ya controlan movimiento y necesitan cerrar el bucle con percepción.
  • Investigadores en visión por computador aplicada a robótica.

A tener en cuenta

Antes del curso de visión artificial, cuenta con que la iluminación real cambia los resultados más que cualquier algoritmo.

Curso de Visión Artificial y Percepción para Robots: qué tener en cuenta

  • Requiere base de Python y nociones de álgebra lineal.
  • Prueba siempre en tu entorno real: la iluminación cambia los resultados más que cualquier ajuste de algoritmo.

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