Visión por computador
Lab de brillo y luminancia — exposición, gamma y recorte
Compara la exposición lineal con ajustes de gris codificado mediante imágenes sintéticas, histogramas y gradientes.
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Entender los mecanismos.
Adquirir conocimientos, comprender el sistema y pasar a la experimentación y la implementación.
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02Experimentar
Probar en la práctica
03Comprender el sistema
Conocer la estructura y el comportamiento
Experimentar
35 Labs
Visión por computador
Laboratorio de extracción de puntos — comparar Harris y Shi–Tomasi
Gira, redimensiona y cambia el brillo de imágenes sintéticas para comparar las esquinas detectadas con posiciones de referencia conocidas.
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Visión por computador
Laboratorio de correspondencias — filtros, inliers y verdad conocida
Compara parches y filtra correspondencias para ver por qué la coherencia geométrica no garantiza un emparejamiento correcto.
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Visión por computador
Lab de flujo óptico: seguir el movimiento entre dos imágenes
Estima el desplazamiento de puntos y compáralo con una transformación sintética conocida. Explora brillo, oclusión y el problema de apertura.
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Lab de MPC: volver a resolver una secuencia de curvatura dentro del horizonte y los límites de dirección
Cambie el horizonte, los pesos y el límite de dirección, y compare las trayectorias previstas, la convergencia del solucionador y el manejo de fallos en su navegador.
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Lab de comparación de seguimiento de trayectoria: ejecute PP, APP, RPP, Stanley y MPC en las mismas condiciones
Ejecute cinco seguidores juntos sobre un mismo vehículo, trayectoria, estado inicial y límite de dirección, y compare el error transversal, la suavidad y la finalización con definiciones de métricas compartidas.
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Lab de Adaptive Pure Pursuit: escalar el lookahead con la velocidad
Compare el lookahead escalado por velocidad con PP, incluidos los límites de aceleración y mínimo/máximo.
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Lab de Pure Pursuit: comparar el seguimiento de trayectoria con lookahead fijo
Cambie el lookahead fijo e inspeccione el error de seguimiento, la dirección y los objetivos sobre un modelo de vehículo compartido.
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Lab de Regulated Pure Pursuit: velocidad en curvas y cerca de la meta
Separe el lookahead de la regulación de velocidad y compare los límites de curvatura, los pisos de velocidad, el acercamiento final y la velocidad real del vehículo.
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Lab de Stanley: dirección a partir del error de eje delantero y rumbo
Separe los errores de eje delantero y trasero y compare la ganancia, la velocidad y las restricciones de dirección en su navegador.
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Detección y estimación por imagen en ACE — ubicación de sensores y área foliar proyectada
Combine CO₂, CE, pH, OD, caudal, nivel y presión para separar diferencias espaciales, sesgo de instrumento y retardo de transporte de muestra. Verifique los residuos de circulación, ventilación y balance de agua.
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Agricultura en ambiente controlado
Laboratorios de balances climáticos en ACE: conservar el calor, el vapor de agua y el CO2 por separado
Integrar un modelo sintético de una sola zona en Python y verificar cómo el calor de los LED, el intercambio con el exterior, la ventilación, la capacitancia y el enfriamiento cambian la temperatura de la sala.
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Control climático en ACE — temperatura, humedad, sensores, respuesta y acoplamiento
Trate la temperatura de la sala y la masa de vapor como dos estados, luego defina interacciones y condiciones de prueba para el enfriamiento, la deshumidificación, el recalentamiento y la ventilación.
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Entorno vegetal y diseño de luz en ACE: fotosíntesis, cantidad, distribución y espectro
Conectar la fotosíntesis, la respiración, los estomas y el transporte de agua con las mediciones ambientales. Dos cálculos sintéticos separan la ganancia de carbono de la masa cosechada y el déficit de presión de vapor de la transpiración.
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VPD y DLI Lab: verificar la humedad y las series temporales de luz.
Calcular la VPD del aire y la integral de luz diaria a partir de un CSV sintético, probando intervalos desiguales, datos faltantes y errores de unidades.
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Ingeniería de control
Ejecutar un filtro de Kalman en Python: ruido, datos faltantes y valores atípicos
Comparar Q, R y la detección de valores atípicos en una trayectoria sintética mediante estimación. error and rejected observations.
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Fundamentos de robótica
Por qué falla ICP: inicialización, valores atípicos y geometría simétrica
Ejecutar registro 2D y distinguir residuos, cobertura de correspondencia y true pose error.
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Notas
Dónde residen los datos de Docker: capas, volúmenes y copias de seguridad
Distinga las capas de escritura, los volúmenes con nombre y los montajes de enlace, y luego verifique la persistencia. across container recreation.
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Notas
Medir el consumo de energía del servidor doméstico: inactivo, inferencia y almacenamiento.
Registre de forma consistente la potencia activa del lado de la pared y compare la demanda en reposo y la energía. per completed workload.
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Aprendizaje automático
Evaluación comparativa de LLM locales: primera respuesta, tasa de generación y memoria.
Mida el contenido de la primera respuesta por separado de la tasa de generación y el control. residency, caching and memory conditions.
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Propulsión e ingeniería mecánica
Reductores robóticos: mecanismos planetarios, de onda de tensión y cicloidales
Compare tres mecanismos y relacione la velocidad, el par y la inercia con la selección. criteria beyond backlash.
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Leer artículos →Electrónica de potencia
Del control de velocidad del motor al FOC: corriente, par y bucles anidados
Comprenda cómo el control de velocidad solicita corriente y cómo FOC conecta la rotación coordinates, electrical angle and limits.
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Fundamentos de robótica
Nav2 tiene una ruta pero no se moverá: un flujo de trabajo de diagnóstico
Inspeccione la geometría, los mapas de costos, la viabilidad del control y la entrega de comandos para explicar a stopped robot.
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Ingeniería eléctrica
Simulación de la frecuencia de la red: desequilibrio, inercia y respuesta primaria.
Utilice un modelo simple de una sola área para separar la inercia de la respuesta de frecuencia primaria. after a supply deficit.
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Fundamentos de robótica
Transformaciones de coordenadas de robots: matrices, cuaterniones y TF
Utilice un ejemplo numérico para conectar la rotación, la traslación, las transformaciones inversas, quaternions and ROS frames.
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Fundamentos de robótica
Reproducción de fallos del robot con rosbag2: entradas, TF y tiempo
Cree comparaciones de reproducción controladas y diagnostique publicadores TF duplicados. and mixed time sources.
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Sensores y hardware
Lea el registro de una IMU estacionaria: sesgo, dispersión y desviación de Allan.
Calcular la media, la desviación estándar y la desviación de Allan no superpuesta sin overinterpreting a short gyro log.
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Muestreo y aliasing: por qué un sondeo más rápido no es suficiente.
Reproducir muestras idénticas de señales de 12 Hz y 8 Hz y distinguir ODR, bandwidth, polling and decimation.
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Ingeniería de control
Experimenta con PID en Python: ganancias, retardo y saturación.
Reproducir cómo cambian el retardo de medición, los límites del actuador y la saturación integral. PID tracking on the same second-order model.
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Notas
Copia de seguridad y recuperación de un servidor doméstico: un pequeño ejercicio de restauración.
Distinga los archivos restaurados de los datos de aplicación utilizables con una pequeña base de datos SQLite. exercise, then map the checks to a real server.
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Sensores y hardware
Diseño de sistemas de alimentación robótica: diagnóstico de reinicios del ordenador durante el arranque del motor.
Relacionar los cambios de carga del motor con las caídas de voltaje y localizar fallas en la batería, wiring, converter and computer.
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Fundamentos de robótica
Desde la cartografía hasta la navegación en ROS 2: un procedimiento mínimo con Jazzy y Nav2.
Utilice la simulación Jazzy para comprobar el mapeo, el guardado del mapa, la recarga y el objetivo. navigation as separate steps.
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Fundamentos de robótica
Por qué falla la fusión de sensores: sincronización, tramas y calibración extrínseca
Diagnostique fallas de fusión a través de marcas de tiempo, marcos de coordenadas y montaje. geometry and covariance.
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Fundamentos de robótica
Cómo evaluar SLAM: ATE, RPE, tiempo de ejecución y fallos
Utilice trayectorias sintéticas para distinguir los errores absolutos y relativos, luego define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.
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Sensores y hardware
Cómo funciona el GNSS y productos clave: u-blox, Trimble, Fixposition
RTK combina el posicionamiento por satélite con datos de corrección de una estación base, reduciendo el error de varios metros del posicionamiento GNSS independiente a nivel de centímetros. Analizamos cómo el posicionamiento de doble frecuencia cancela el retardo ionosférico, cómo el ZED-F9P de u-blox impulsó la adopción generalizada del RTK de bajo coste, el Trimble RTX y el Michibiki (QZSS) japonés, y el ejemplo real de la red nacional de Kubota de 342 estaciones base RTK para maquinaria agrícola, y cómo cada uno de estos factores modifica la precisión de posicionamiento real.
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