ロボティクス向け AI
AI を適用してロボティクス アプリケーションにおける自律性を実現
MATLAB を使用すると、ディープラーニングや強化学習を使用してロボティクス アプリケーションを開発できます。コボット、自律移動ロボット、UAV などのシステムに対して、学習ベースの AI 手法を使用して自律性を持たせることができます。これらの手法により、ロボットの知覚精度を向上させ、意思決定における人間の介入の必要性を削減できます。
MATLAB を使用する理由
合成学習データの生成
シミュレーションや実世界のシナリオから取得した画像をキャプチャしてラベル付けすることで、データセットを構築します。
オブジェクトの識別とマッピング
画像認識とオブジェクト検出の手法を使用して、マップの作成、ロボットの姿勢の推定、動的な障害物の検出を行います。
モーション プランニングと制御
ディープラーニング ベースのサンプラーを学習させることで、パスプランニング用のサンプリング処理を高速化します。強化学習をロボット制御に使用します。
システムレベルのテストと展開
モデルベースデザインのワークフローに AI モデルを統合します。システム単位でのシミュレーションを作成し、AI モデルを使用してテストします。
関連情報
MATLAB および Simulink を使用した AI 活用のユーザー事例を見る
製品
ロボティクス アプリケーション向け AI で使用する製品をご紹介します。
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ディープラーニング
アルゴリズムと事前学習済みのモデルを使用して、ディープ ニューラル ネットワークを設計および実装します。
機械学習
特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの学習、ハイパーパラメーターの調整を行います。
