L’IA pour la robotique
Utiliser l’IA pour favoriser l’autonomie dans les applications robotiques
Avec MATLAB, vous pouvez développer des applications robotiques grâce au Deep Learning et au Reinforcement Learning. Vous pouvez favoriser l’autonomie de systèmes tels que les cobots, les robots mobiles autonomes et les drones dotés d'une intelligence artificielle basée sur l'apprentissage. Ces techniques améliorent la précision de la perception du robot et nécessitent moins d’intervention humaine dans la prise de décision.
POURQUOI MATLAB ?
Génération de données d’apprentissage synthétiques
Élaborez des jeux de données en capturant et en labellisant des images obtenues à partir de scénarios de simulation ou du monde réel.
Identification d’objets et cartographie
Utilisez les techniques de reconnaissance d’images et de détection d’objets pour créer des cartes, estimer les poses du robot et détecter les obstacles dynamiques.
Planification et contrôles des mouvements
Accélérez le processus d’échantillonnage pour la planification de trajectoire en entraînant un échantillonneur basé sur le Deep Learning. Utilisez le Reinforcement Learning pour les systèmes de contrôle des robots.
Tests et déploiement au niveau système
Intégrez des modèles d’IA dans les workflows de l’approche Model-Based Design. Élaborez des simulations à l'échelle du système et testez-les avec les modèles d'IA.
En savoir plus
Découvrir comment préparer les données d’apprentissage
Découvrir comment créer des modèles d’IA pour l’autonomie des robots
Découvrez comment les clients appliquent l'IA avec MATLAB et Simulink
Produits
En savoir plus sur les produits utilisés avec l’IA pour les applications robotiques.
Version d'essai gratuite de 30 jours
Commencer
Deep Learning
Concevez et implémentez des réseaux de neurones profonds avec des algorithmes et des modèles pré-entraînés.
Machine Learning
Définissez des caractéristiques, entraînez des modèles de Machine Learning et réglez les hyperparamètres.
