Los sistemas robóticos suelen incluir tres componentes: un mecanismo que es capaz de ejercer fuerzas y pares en el entorno, un sistema de percepción para sentir el mundo y un sistema de decisión y control que modula el comportamiento del robot para lograr los fines deseados.
En este curso consideraremos el problema de cómo un robot decide qué hacer para lograr sus objetivos. Este problema a menudo se denomina planificación de movimiento y se ha formulado de varias maneras para modelar diferentes situaciones.
Aprenderá algunos de los enfoques más comunes para abordar este problema, incluidos métodos basados en gráficos, planificadores aleatorios y campos de potencial artificial. A lo largo del curso, discutiremos los aspectos del problema que dificultan la planificación.
Las habilidades que obtendrás con este curso son:
- Planificación de movimiento
- Planificación y programación automatizadas
- Algoritmo de búsqueda A*
- MATLAB
Robótica
La Especialización de Introducción a la robótica le presenta los conceptos de vuelo y movimiento de robots, cómo los robots perciben su entorno y cómo ajustan sus movimientos para evitar obstáculos, navegar por terrenos difíciles y realizar tareas complejas como la construcción y la recuperación ante desastres.
Estará expuesto a ejemplos del mundo real de cómo se han aplicado los robots en situaciones de desastre, cómo han logrado avances en el cuidado de la salud humana y cuáles serán sus capacidades futuras.
Los cursos se construyen hacia un punto culminante en el que aprenderá a programar un robot para realizar una variedad de movimientos, como volar y agarrar objetos.
La Universidad de Pensilvania (comúnmente conocida como Penn) es una universidad privada, ubicada en Filadelfia, Pensilvania, Estados Unidos. Miembro de la Ivy League, Penn es la cuarta institución de educación superior más antigua de los Estados Unidos y se considera la primera universidad de los Estados Unidos con estudios de pregrado y posgrado.
Estas son las 4 unidades que te ofrece el curso:
- Introducción y métodos de planes basados en gráficos
- Espacio de configuración
- Métodos de planificación basados en muestreo
- Métodos de campo de potencial artificial
Este curso es 100% en línea, en el cual podrás comenzar de inmediato y aprender a tu propio ritmo.
La duración aproximada del curso es de 11 horas disponibles para completar.
En donde, podrás restablecer las fechas limites en función a tus horarios.
Si te parece interesante, puedes acceder al curso, usando este enlace.
