Diplomado en LiDAR/Vision SLAM y Localización de Precisión

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El Diplomado en LiDAR/Vision SLAM y Localización de Precisión explora la aplicación de tecnologías de vanguardia en SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) utilizando LiDAR y Visión Estéreo/Monocular. Se centra en el desarrollo de soluciones para navegación autónoma, robótica y realidad aumentada, integrando procesamiento de señales, geometría computacional y aprendizaje automático (Machine Learning) para la creación de mapas precisos y la localización de precisión en entornos complejos. Cubre la implementación de algoritmos SLAM robustos, la calibración de sensores, y la fusión de datos de múltiples fuentes para optimizar la precisión y fiabilidad en aplicaciones como vehículos autónomos, drones, y robótica móvil.

El programa ofrece experiencia práctica en el uso de ROS (Robot Operating System), PCL (Point Cloud Library) y bibliotecas de visión por computadora, preparando a los participantes para diseñar, implementar y evaluar sistemas de localización y mapeo de última generación. Se aborda el diseño de sistemas SLAM basados en filtros de Kalman, filtros de partículas, y redes neuronales convolucionales, enfatizando la importancia de la robustez, la eficiencia computacional, y la escalabilidad en diferentes escenarios de aplicación. Este diplomado capacita a profesionales como ingenieros de robótica, especialistas en visión artificial, desarrolladores de software de navegación y científicos de datos.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): LiDAR, Vision SLAM, Localización de Precisión, navegación autónoma, robótica, mapeo 3D, filtros de Kalman, ROS, PCL, vehículos autónomos.

Diplomado en LiDAR/Vision SLAM y Localización de Precisión

1.099 $

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio del LiDAR/Vision SLAM para Localización de Precisión y Aplicaciones Avanzadas

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en LiDAR/Vision SLAM y Localización de Precisión

9.9 Introducción a LiDAR/Vision SLAM y sus fundamentos
9.9 Sensores LiDAR y cámaras: funcionamiento y características
9.3 Procesamiento de datos de sensores: filtrado y calibración
9.4 Algoritmos de SLAM: odometría visual y LiDAR
9.5 Estimación de pose: filtro de Kalman y otros métodos
9.6 Construcción de mapas: representación y optimización
9.7 Entornos de simulación y herramientas de desarrollo
9.8 Aplicaciones básicas de LiDAR/Vision SLAM
9.9 Integración de datos de sensores: fusión de información
9.90 Ejemplos prácticos y estudio de casos

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

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