Planificarea Miscarii Robotilor Mobili

Subiecte acoperite pe parcursul acestui curs:

1. Conceptul de Probabilistic Robotics

2. Localizare, Cartografiere, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

3. Filtrul Bayes

4. Modelul de miscare al unui robot (exemplu: sistemul de odometrie)

5. Modelul senzorial (exemplu: LIDAR 360 grade)

6. Filtrul Kalman (ca implementare a unui Filtru Bayes)

7. Filtrul Kalman Extins

8. Algoritmul Nearest Neighbours (si varianta kNN)

9. Algoritmi de cautare

10. Tehnici de navigatie (Visibility Graph, Skeleton, Cell Decomposition si altele)

In cadrul orelor de laborator:

Tutorial Python

Motive de a invata python

Note de curs (Cautare neinformata, cautare informata)