Thạc sĩ Kỹ thuật về Robotics
University of Maryland - A. James Clark School of Engineering
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
College Park, Hoa Kỳ
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Học từ xa, Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
2 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian, Bán thời gian
Học phí
USD 45.000 / per course *
Hạn nộp hồ sơ
15 May 2024
ngày bắt đầu sớm nhất
28 May 2024
* học phí trong khuôn viên trường: $1.086,53 mỗi giờ tín dụng / học phí trực tuyến: $1.340,39 mỗi giờ tín dụng
Giới thiệu
Là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong công nghệ và kỹ thuật, bằng tốt nghiệp về robot mang đến cho bạn cơ hội nghề nghiệp trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm hàng không vũ trụ, sản xuất, quốc phòng và thậm chí cả chăm sóc sức khỏe.
Các chương trình Thạc sĩ Kỹ thuật và Chứng chỉ Sau đại học về Kỹ thuật của Đại học Maryland tập hợp các chuyên gia kỹ thuật có niềm đam mê khám phá tiềm năng mang lại lợi ích cho xã hội của người máy. Các chương trình của chúng tôi được thực hiện cùng với Trung tâm Người máy Maryland, một trung tâm nghiên cứu liên ngành với hơn 40 giảng viên đi đầu trong các tiến bộ về người máy và hơn 18 phòng thí nghiệm với các công nghệ tiên tiến nhất.
Chương trình giảng dạy của chúng tôi được thiết kế để xây dựng sự hiểu biết và chuyên môn về thiết kế người máy, mô hình hóa, hệ thống điều khiển, người máy tự trị, học máy, thị giác máy tính và tương tác giữa người với người máy. Với một loạt các môn tự chọn kỹ thuật, sinh viên theo đuổi bằng cấp về robot có thể điều chỉnh các khóa học của mình theo lĩnh vực mà họ quan tâm về robot bao gồm robot trên không, trí tuệ nhân tạo, thị giác và nhận thức máy tính, không gian và robot hành tinh, động học và động lực của robot, điều khiển, hệ thống rô-bốt nối mạng, rô-bốt y tế và phục hồi chức năng.
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Yêu cầu Bằng cấp
Thạc sĩ Kỹ thuật: 30 tín chỉ hoặc 10 khóa học
Sinh viên theo đuổi lựa chọn này phải hoàn thành bốn khóa học cốt lõi và sáu môn tự chọn kỹ thuật mà họ lựa chọn từ danh sách các khóa học đã được phê duyệt ở trên. Sinh viên nên tham khảo ý kiến của cố vấn trước khi đăng ký và được phê duyệt trước cho tất cả các môn tự chọn kỹ thuật.* Các khóa học về chủ đề đặc biệt cũng có thể được cung cấp trong một số học kỳ và sinh viên nên trao đổi với cố vấn học tập của mình nếu quan tâm đến một trong những khóa học mới này. Không có nghiên cứu hoặc luận án cần thiết cho mức độ này.
*CMSC426 có nội dung rất giống với ENPM673 và sẽ không được phê duyệt cho M.Eng. bằng cấp.
Chứng chỉ sau đại học về Kỹ thuật: 12 tín chỉ hoặc 4 khóa học
Tùy chọn này yêu cầu hoàn thành thành công bốn khóa học từ các khóa học cốt lõi về robot được liệt kê ở trên. Sinh viên nên tham khảo ý kiến của cố vấn trước khi đăng ký.
Các khóa học
Phân tích thuật toán CMSC651 (3 tín chỉ) | Tự chọn
Hiệu quả của thuật toán, bậc độ lớn, quan hệ lặp lại, kỹ thuật giới hạn dưới, tài nguyên thời gian và không gian, bài toán NP-đầy đủ, phân cấp đa thức và thuật toán gần đúng. Sắp xếp, tìm kiếm, thao tác tập hợp, lý thuyết đồ thị, nhân ma trận, biến đổi Fourier nhanh, khớp mẫu và số học số nguyên và đa thức.
Xác minh và thuật toán phân tán CMSC712 (3 tín chỉ) | Tự chọn
Nghiên cứu các thuật toán từ tài liệu hệ thống phân tán và đồng thời. Cách tiếp cận chính thức để xác định, xác minh và rút ra các thuật toán như vậy. Các lĩnh vực được chọn từ loại trừ lẫn nhau, phân bổ tài nguyên, phát hiện trạng thái không hoạt động, lựa chọn, thỏa thuận Byzantine, định tuyến, giao thức mạng và khả năng chịu lỗi. Các phương pháp tiếp cận chính thức sẽ xử lý đặc tả hệ thống và xác minh các thuộc tính an toàn, hoạt động và thời gian thực.
Lập kế hoạch trí tuệ nhân tạo CMSC722 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Lập kế hoạch hành động tự động để hoàn thành một số mục tiêu mong muốn. Các thuật toán cơ bản, hệ thống quan trọng và hướng đi mới trong lĩnh vực hệ thống quy hoạch trí tuệ nhân tạo.
CMSC733 Máy tính xử lý thông tin hình ảnh (3 tín chỉ) | Tự chọn
Nhập, xuất và lưu trữ thông tin hình ảnh. Hình ảnh là nguồn thông tin, mã hóa, lấy mẫu, lượng tử hóa và xấp xỉ hiệu quả. Các hoạt động bất biến vị trí trên hình ảnh, triển khai kỹ thuật số và quang học, ngôn ngữ pax, các ứng dụng phù hợp và lọc tần số không gian. Chất lượng hình ảnh, nâng cao hình ảnh và phục hồi hình ảnh. Thuộc tính hình ảnh và nhận dạng mẫu hình ảnh. Xử lý hình ảnh phức tạp; trích xuất hình, tính chất của hình. Cấu trúc dữ liệu để mô tả và thao tác hình ảnh; ngôn ngữ hình ảnh. Hệ thống đồ họa cho chữ và số và các ký hiệu khác, bản vẽ đường nét của các vật thể hai và ba chiều, phim hoạt hình và phim.
Trực quan hóa thông tin CMSC734 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Trực quan hóa thông tin được định nghĩa là đồ họa, trực quan hóa khoa học, cơ sở dữ liệu, khai thác dữ liệu và tương tác giữa người với máy tính. Trực quan hóa dữ liệu theo chiều, thời gian, phân cấp và mạng. Kiểm tra các lựa chọn thay thế thiết kế, thuật toán, cấu trúc dữ liệu, quan điểm phối hợp và đánh giá hiệu quả của yếu tố con người.
ENAE681 Tối ưu hóa Kỹ thuật (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Các phương pháp tối thiểu hóa không bị ràng buộc và bị ràng buộc các hàm của một số biến. Phân tích độ nhạy của hệ phương trình đại số, bài toán giá trị riêng và hệ phương trình vi phân thông thường. Các phương pháp chuyển đổi một bài toán tối ưu hóa thành một chuỗi các bài toán gần đúng. Phân tích độ nhạy thiết kế tối ưu.
Hạn chế: Sự cho phép của bộ phận ENGR-Kỹ thuật hàng không vũ trụ.
ENAE692 Giới thiệu về Robot vũ trụ (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Các kỹ thuật phân tích động học và động lực học của tay máy. Các tham số DH, bộ điều khiển nối tiếp và song song, các phương pháp tiếp cận dự phòng. Các ứng dụng của robot vào các hoạt động không gian, bao gồm các bộ điều khiển trên các căn cứ bay tự do, phục vụ vệ tinh và di chuyển bề mặt hành tinh. Cảm biến, cơ cấu chấp hành và thiết kế cơ chế. Chỉ huy và kiểm soát với con người trong vòng lặp.
ENAE697 Yếu tố con người vũ trụ và hỗ trợ sự sống (3 tín chỉ) | Tự chọn
Yêu cầu kỹ thuật hỗ trợ con người trong không gian. Thiết kế hỗ trợ sự sống: tác động bức xạ và chiến lược giảm nhẹ; yêu cầu về khí quyển; kiểm soát nước, thực phẩm và nhiệt độ. Chỗ ở cho năng suất của con người trong không gian: yêu cầu về thể chất và tâm lý; thiết kế trạm làm việc; và ý nghĩa an toàn của kiến trúc hệ thống. Thiết kế và vận hành cho hoạt động ngoài phương tiện.
Phương pháp thiết kế kỹ thuật ENME600 (3 tín chỉ) | Tự chọn
Cơ khí tổng hợp
Đây là khóa học giới thiệu sau đại học về tư duy phản biện về các phương pháp hình thức để thiết kế trong ngành cơ khí. Những người tham gia khóa học có được nền tảng về các phương pháp này và tiềm năng sáng tạo mà mỗi phương pháp mang lại cho các nhà thiết kế. Những người tham gia sẽ xây dựng, trình bày và thảo luận ý kiến của riêng mình về giá trị và cách sử dụng phù hợp các vật liệu thiết kế cho ngành cơ khí.
Điều kiện tiên quyết: Đã tốt nghiệp hoặc được sự cho phép của người hướng dẫn.
ENME605 Điều khiển hệ thống nâng cao (3 tín chỉ) | Tự chọn
Cơ khí tổng hợp
Lý thuyết điều khiển hiện đại cho cả hệ thống liên tục và hệ thống rời rạc. Việc biểu diễn không gian trạng thái được xem xét và các khái niệm về khả năng kiểm soát và khả năng quan sát được thảo luận. Phương pháp thiết kế của người quan sát tiền định được trình bày và lý thuyết điều khiển tối ưu được xây dựng. Các kỹ thuật điều khiển để sửa đổi các đặc tính của hệ thống sẽ được thảo luận.
Điều kiện tiên quyết: ENME462; hoặc sự cho phép của người hướng dẫn.
ENME607 Ra quyết định kỹ thuật (3 tín chỉ) | Tự chọn
Trong quá trình thiết kế kỹ thuật, quản lý dự án và các chức năng khác, các kỹ sư phải đưa ra quyết định, hầu như luôn bị hạn chế về thời gian và ngân sách. Quản lý rủi ro đòi hỏi phải đưa ra quyết định khi có sự không chắc chắn. Khóa học này sẽ bao gồm tài liệu về việc ra quyết định cá nhân, ra quyết định nhóm và tổ chức của những người ra quyết định. Khóa học sẽ trình bày các kỹ thuật để đưa ra quyết định tốt hơn, để hiểu các quyết định có liên quan với nhau như thế nào và quản lý rủi ro.
Cũng được cung cấp dưới dạng ENRE 671. Tín dụng chỉ được cấp cho ENME 808X, ENRE 671 hoặc ENME 607. Trước đây: ENME 808X.
Tối ưu hóa Kỹ thuật ENME610 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Cơ khí tổng hợp
Tổng quan về các khái niệm và kỹ thuật ra quyết định và tối ưu hóa đơn và đa mục tiêu được áp dụng với các ứng dụng trong các vấn đề thiết kế kỹ thuật và/hoặc sản xuất. Các chủ đề bao gồm các ví dụ về công thức, khái niệm, điều kiện tối ưu, phương pháp không bị ràng buộc/bị ràng buộc và phân tích độ nhạy sau tối ưu. Sinh viên dự kiến sẽ làm việc trong một dự án kỹ thuật đa mục tiêu trong thế giới thực kéo dài một học kỳ.
Điều kiện tiên quyết: Đã tốt nghiệp hoặc được sự cho phép của người hướng dẫn.
ENME664 Dynamics (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Cơ khí tổng hợp
Động học trong mặt phẳng và không gian; Động lực học của hạt, hệ hạt và vật rắn. Các ràng buộc toàn diện và không toàn diện. Các phương trình Newton, nguyên lý D'Alembert, nguyên lý Hamilton và các phương trình Lagrange. Tác động và va chạm. Sự ổn định của cân bằng.
Điều kiện tiên quyết: ENES221; hoặc những sinh viên đã tham gia các khóa học có nội dung khóa học tương tự hoặc tương đương có thể liên hệ với bộ; hoặc sự cho phép của người hướng dẫn.
Cơ chế lỗi và độ tin cậy của ENME695 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Cơ khí tổng hợp
Khóa học này sẽ trình bày các khái niệm và định nghĩa về độ tin cậy cổ điển dựa trên phân tích thống kê về sự phân bố lỗi được quan sát. Các kỹ thuật nhằm nâng cao độ tin cậy, dựa trên nghiên cứu về cơ chế hư hỏng từ nguyên nhân gốc rễ, sẽ được trình bày; dựa trên kiến thức về đặc tính tải trọng vòng đời, cấu trúc sản phẩm và đặc tính vật liệu. Các kỹ thuật khắc phục lỗi vận hành thông qua thực hành thiết kế và sản xuất chắc chắn sẽ được thảo luận. Học sinh sẽ đạt được các nguyên tắc cơ bản và kỹ năng trong lĩnh vực độ tin cậy vì nó liên quan trực tiếp đến việc thiết kế và sản xuất các sản phẩm điện, cơ khí và cơ điện.
Ứng dụng Python ENPM605 cho Robotics (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Robot phục hồi chức năng ENPM640 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Trước đây là ENPM808J
Khóa học này giới thiệu về lĩnh vực robot nhằm cải thiện cuộc sống của người khuyết tật. Khóa học được thiết kế dành cho những sinh viên tốt nghiệp muốn tìm hiểu thêm về robot phục hồi chức năng, một lĩnh vực robot mới nổi và phát triển nhanh nhất. Robot phục hồi chức năng là ứng dụng của robot để khắc phục tình trạng khuyết tật do chấn thương thần kinh và chấn thương thể chất, đồng thời cải thiện chất lượng cuộc sống. Ngược lại với các chuyên ngành phụ và/hoặc các khóa học khác về robot, khóa học này không chỉ xem xét thiết kế và phát triển kỹ thuật mà còn xem xét các yếu tố con người khiến một số công nghệ đổi mới thành công và những thất bại thương mại khác. Bản thân sự đổi mới kỹ thuật - mà không xem xét các yếu tố khác như R&D dựa trên bằng chứng và sự chấp nhận sản phẩm - có thể có nghĩa là một số công nghệ không trở thành hoặc vẫn không có sẵn hoặc có hiệu quả để hỗ trợ những người hưởng lợi dự định của chúng. Khóa học này khác với kỹ thuật y sinh ở chỗ nó tập trung vào việc cải thiện chất lượng cuộc sống thay vì cải thiện việc điều trị y tế của họ.
ENPM645 Tương tác giữa người và robot (3 tín chỉ) | Tự chọn
Trước đây là ENPM808K
Xác định điểm giao nhau giữa các tương tác giữa con người và robot để bao gồm giao diện con người-máy tính cũng như cảm xúc của robot, nét mặt và mô phỏng. Kết quả sẽ cung cấp cơ sở để sinh viên đánh giá các phương pháp tiếp cận tốt nhất để tương tác hiệu quả với robot.
ENPM661 Lập kế hoạch cho Robot tự động (3 Tín chỉ) | Cốt lõi
Lập kế hoạch là khả năng cơ bản cần thiết để hiện thực hóa robot tự động. Việc lập kế hoạch trong bối cảnh robot tự động được thực hiện ở nhiều cấp độ khác nhau. Ở cấp cao nhất, việc lập kế hoạch nhiệm vụ được thực hiện để xác định và sắp xếp các nhiệm vụ cần thiết nhằm đáp ứng các yêu cầu của nhiệm vụ. Ở cấp độ tiếp theo, việc lập kế hoạch được thực hiện để xác định một chuỗi các mục tiêu chuyển động đáp ứng các ràng buộc và mục tiêu nhiệm vụ riêng lẻ. Cuối cùng, ở mức thấp nhất, việc lập kế hoạch quỹ đạo được thực hiện để xác định các hoạt động của cơ cấu chấp hành nhằm hiện thực hóa các mục tiêu chuyển động. Các thuật toán khác nhau được sử dụng để đạt được kế hoạch ở các cấp độ khác nhau. Khóa học sau đại học này sẽ giới thiệu các kỹ thuật lập kế hoạch để hiện thực hóa robot tự động. Ngoài việc đề cập đến các kỹ thuật lập kế hoạch chuyển động truyền thống, khóa học này sẽ nhấn mạnh vai trò của vật lý trong quá trình lập kế hoạch. Khóa học này cũng sẽ thảo luận về cách tích hợp thành phần lập kế hoạch với thành phần kiểm soát. Robot di động sẽ được sử dụng làm ví dụ để minh họa các khái niệm trong khóa học này. Tuy nhiên, các kỹ thuật được giới thiệu trong khóa học sẽ được áp dụng như nhau cho người điều khiển robot
ENPM662 Giới thiệu về Mô hình hóa Robot (3 Tín chỉ) | Cốt lõi
Khóa học này giới thiệu các nguyên tắc cơ bản để lập mô hình robot. Hầu hết khóa học tập trung vào việc mô hình hóa các bộ điều khiển dựa trên cơ chế nối tiếp. Khóa học bắt đầu bằng việc mô tả sự biến đổi đồng nhất và chuyển động cứng nhắc. Sau đó nó giới thiệu các khái niệm liên quan đến động học, động học nghịch đảo và Jacobian. Khóa học này sau đó giới thiệu Động lực học Euler và Lagrangian. Cuối cùng, khóa học kết thúc bằng việc giới thiệu các nguyên tắc cơ bản để mô hình hóa các bộ điều khiển dựa trên các cơ chế song song. Các khái niệm được giới thiệu trong khóa học này sau đó được sử dụng trong các khóa học lập kế hoạch và kiểm soát.
ENPM663 Xây dựng hệ thống phần mềm Robot sản xuất (3 tín chỉ) | Tự chọn
Trước đây ENPM809B. Khóa học sẽ xem xét các thành phần của robot sản xuất, bao gồm kiến trúc, biểu diễn kiến thức, lập kế hoạch, kiểm soát, an toàn, tiêu chuẩn và tương tác giữa con người và robot. Học sinh sẽ khám phá công việc đang được thực hiện trên khắp thế giới trong từng lĩnh vực này và sẽ thực hiện các bài tập thực hành nhỏ trong lớp để hiểu sâu hơn về cách áp dụng một bộ công nghệ đã chọn này cho các thách thức trong thế giới thực. Khóa học này sẽ có các bài thuyết trình được mời từ các chuyên gia trong lĩnh vực này.
Khuyến nghị: Có kinh nghiệm lập trình C++ hoặc Python trước đó.
ENPM667 Điều khiển hệ thống robot (3 tín chỉ) | Cốt lõi
Đây là khóa học cơ bản về thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống robot. Khóa học bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản của điều khiển tuyến tính, tập trung vào các cấu trúc PD và PID, đồng thời thảo luận về các ứng dụng cho điều khiển khớp độc lập. Phần thứ hai của khóa học giới thiệu cách tiếp cận dựa trên vật lý để thiết kế điều khiển sử dụng các nguyên tắc năng lượng và tối ưu hóa để giải quyết việc thiết kế bộ điều khiển khai thác động lực học cơ bản của hệ thống robot. Khóa học kết thúc bằng phần giới thiệu về điều khiển lực và các nguyên tắc cơ bản của điều khiển hình học nếu thời gian cho phép.
Nhận thức ENPM673 về Robot tự động (3 Tín chỉ) | Cốt lõi
Kỹ thuật xử lý hình ảnh và thị giác máy tính dành cho Robot di động được giảng dạy. Ba chủ đề được đề cập: Xử lý hình ảnh (Cải thiện hình ảnh, Lọc, Cạnh và kết cấu nâng cao), Tầm nhìn 3D (Hình học 3D từ hình học nhiều chế độ xem, Xử lý chuyển động và Âm thanh nổi) và Giới thiệu về Phân đoạn hình ảnh và Nhận dạng đối tượng. Học sinh được giới thiệu một số hộp công cụ phần mềm hiện có của Vision và Robotics và sẽ triển khai một số dự án nhỏ hơn bằng Python.
Điều kiện tiên quyết: Biết sử dụng ngôn ngữ lập trình. Khuyến nghị: Làm quen với Python.
ENPM690 Học Robot (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Học máy có thể được sử dụng để mở rộng đáng kể khả năng của hệ thống robot và đã được áp dụng cho nhiều chức năng của hệ thống robot bao gồm lập kế hoạch, điều khiển và nhận thức. Khả năng thích ứng và học hỏi đặc biệt quan trọng đối với việc phát triển các hệ thống robot tự động phải hoạt động trong môi trường năng động hoặc không chắc chắn. Cuối cùng, chúng tôi mong muốn các robot mở rộng kiến thức và cải thiện hiệu suất thông qua học tập trong khi hoạt động trong môi trường (học tập trực tuyến và/hoặc học tập suốt đời). Robot Learning bao gồm việc áp dụng các kỹ thuật học tập bao gồm Học tăng cường, Học từ trình diễn và Định hình robot có thể được sử dụng với nhiều mô hình học máy khác nhau mà dữ liệu được sử dụng để tạo ra các mô hình (thông qua cảm ứng) sau đó được robot sử dụng để thực hiện nhiệm vụ. Có rất nhiều mô hình khác nhau để tạo ra các mô hình (ví dụ: CMAC, KNN, MLP, lười học, LWR, RBF và mạng sâu). Sau đó, các kỹ thuật và mô hình học tập này được kết hợp với các phương pháp điều khiển robot truyền thống (ví dụ: lược đồ động cơ, phương pháp dựa trên hành vi, trực tiếp và nghịch đảo) để tạo ra bộ điều khiển để điều khiển robot khi hoạt động trong môi trường thế giới thực. Khóa học sau đại học này sẽ khám phá việc áp dụng các kỹ thuật, mô hình và thiết kế điều khiển máy học cho các hệ thống robot, tập trung chủ yếu vào các biểu diễn hữu ích chính và kỹ thuật xây dựng mô hình để ứng dụng trong các hệ thống robot không cố định.
Trước đây: ENPM808F.
ENPM692 Sản xuất và Tự động hóa (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Khóa học này sẽ bao gồm tự động hóa sản xuất và hiện thực hóa sản phẩm, các nhà máy kỹ thuật số và các công nghệ sản xuất đột phá. Vai trò của sản xuất bồi đắp, tính bền vững và mô phỏng hiệu suất trong các kịch bản sản xuất đã chọn sẽ được khám phá cùng với các chiến lược tự động hóa để phát triển sản phẩm nhanh chóng.
Trước đây: ENPM808P.
ENPM700 Các chủ đề nâng cao về Kỹ thuật; Phát triển phần mềm cho Robotics (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Khi ngành công nghiệp robot tiếp tục phát triển và phát triển, vai trò của phần mềm trong các sản phẩm và hệ thống này cũng ngày càng trở nên quan trọng hơn. Từ các điều khiển nhúng đến nhận thức và học tập nâng cao, phần mềm đã thâm nhập vào các robot ngày nay. Dựa trên kiến thức chuyên môn về miền được phát triển trong các khóa học robot khác, khóa học này dạy các công cụ và quy trình để phát triển phần mềm có chất lượng chuyên nghiệp cho các hệ thống và sản phẩm đã triển khai. Học sinh sẽ học các phương pháp hay nhất để lấy ý tưởng hoặc nguyên mẫu mới và hiểu những gì cần thiết để xây dựng phần mềm phức tạp vốn rất quan trọng đối với các hệ thống robot được thương mại hóa ngày nay. Khóa học được chia thành hai phần: phần đầu tiên sẽ xem xét ngôn ngữ lập trình C++, khái niệm lập trình hướng đối tượng (OOP), kiểm soát phiên bản, thử nghiệm và các quy trình phát triển phần mềm linh hoạt; phần thứ hai sẽ giới thiệu khung Hệ điều hành Robot (ROS) phổ biến với các nhiệm vụ và dự án lập trình chuyên sâu. Học sinh phải thành thạo sử dụng Linux, lập trình bằng C/C++ và hiểu các khái niệm về lập trình hướng đối tượng.
Robot tự động ENPM701 (3 tín chỉ) | Tự chọn
Đây là khóa học thực hành khám phá các nguyên tắc cơ bản về điều hướng tự động cho nền tảng robot. Học sinh sẽ khám phá các công nghệ bao gồm phát hiện ánh sáng và đo phạm vi (lidar), radar và thị giác máy tính trong bối cảnh điều hướng tự động. Học sinh sẽ thực hiện các bài tập thực hành nhỏ trong hầu hết các lớp học để hiểu sâu hơn về cách áp dụng một bộ công nghệ đã chọn này vào môi trường robot trong thế giới thực. Khóa học này yêu cầu hoàn thành dự án thực hành kéo dài một học kỳ sử dụng tài liệu khóa học, thu thập và xử lý dữ liệu cũng như điều khiển điều hướng của robot tự động. Học sinh thực hiện công việc này theo nhóm từ 1-3 người, ở cùng nhau trong suốt học kỳ. Chi tiết dự án cụ thể sẽ được cung cấp trong bài giảng đầu tiên của khóa học.
Nhập môn Lập trình Robot ENPM702 (3 Tín chỉ) | Tự chọn
Khóa học thực hành này sẽ giới thiệu cho sinh viên về lập trình robot. Khóa học này được thiết kế đặc biệt dành cho những sinh viên có ít hoặc không có kinh nghiệm lập trình trong các nghiên cứu trước đây để chuẩn bị cho các khóa học robot ENPM khác yêu cầu kinh nghiệm lập trình. Khóa học này sẽ tập trung vào lập trình C++ và giới thiệu rất ngắn gọn về Linux và Hệ điều hành Robot (ROS). Các dự án nhỏ sẽ được giao để học sinh có thể áp dụng những gì đã học trên lớp.
Bảng xếp hạng
Chương trình trực tuyến
#6 Chương trình Kỹ thuật sau đại học Trực tuyến - US News và World Report Các Chương trình Kỹ thuật Sau đại học Trực tuyến Tốt nhất
Chương trình sau đại học của Hoa Kỳ
#19 Kỹ thuật sau đại học - US News và World Report 2023 Các chương trình sau đại học Kỹ thuật tốt nhất
Đặc sản:
- #15 Kỹ thuật hàng không vũ trụ
- #16 Kỹ thuật điện; #15 Kỹ thuật máy tính
- #17 Kỹ thuật cơ khí
Xếp hạng tinh thần khởi nghiệp
- #7 Chương trình đại học
- #18 Chương trình sau đại học
50 trường hàng đầu về chương trình khởi nghiệp của Princeton Review"