AI e Automazione | IA e Robot Mobili Autonomi
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COMAU

AI e Automazione | IA e Robot Mobili Autonomi

COMAU
AI e Automazione | IA e Robot Mobili Autonomi
Percorsi di formazione · Formazione docenti | Dirigenti | Personale scolastico · AWARENESS (10h)
COD: 368399
COD.MEPA: 368399CS

Descrizione

IA e Robot Mobili Autonomi - Come le macchine navigano nel mondo reale

Un robot capace di muoversi autonomamente in magazzino, evitare ostacoli, aggiornare il percorso in tempo reale e collaborare con gli operatori è già realtà. Al centro di tutto c’è l’intelligenza artificiale, che consente al veicolo di percepire, ragionare e decidere.
Il percorso introduce i principi della navigazione autonoma: come sensori come Lidar, telecamere e sensori di prossimità costruiscono la mappa dell’ambiente; come gli algoritmi di localizzazione e mappatura permettono al robot di sapere dove si trova e dove andare; e come il Machine Learning lo rende adattivo in contesti dinamici. Viene chiarita inoltre la differenza tra AGV, vincolati a percorsi fissi, e AMR, capaci di pianificare autonomamente.
COMAU porta esempi reali di AMR applicati a logistica e produzione, mostrando l’impatto su efficienza e flessibilità.
I partecipanti ricevono infine risorse e spunti per approfondire e trasferire i contenuti in ambito didattico.

OBIETTIVI
• Riconoscere le caratteristiche dei robot mobili autonomi e le differenze rispetto ai sistemi a guida automatica tradizionale, contestualizzandoli nell’evoluzione dell’automazione industriale.
• Descrivere come sensori, algoritmi di mappatura e modelli di Machine Learning cooperano per consentire la navigazione autonoma in ambienti reali e dinamici.
• Analizzare casi d’uso reali di sistemi AMR in contesti industriali e logistici, identificando le tecnologie coinvolte e i benefici in termini di efficienza e flessibilità.
• Valutare le implicazioni tecnologiche e organizzative dell’introduzione dei robot mobili autonomi nei sistemi produttivi, sviluppando un approccio critico.

STRUMENTI Inclusi
• EduXia Office
• CampusAI

STRUMENTI Consigliati
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica

Modalità di fruizione
Online, sincrono

Destinatari
Docenti

Livello di scuola
Secondaria di II grado


DigComp 3.0
Area 2
Area 3
Area 6

 

Durata
10 ore

CampuStore è Ente Formatore accreditato (Direttiva 170/2016). Il corso è disponibile su piattaforma S.O.F.I.A. per il riconoscimento ufficiale della formazione.

Per lo stesso titolo disponibili anche corsi già predisposti e configurati in "taglia" Start Up (20 ore) e Lab (25 ore). Nel tuo progetto hai inserito una durata o una modalità di erogazione differente? Nessun problema! Contattaci e faremo il possibile per progettare il corso migliore per la tua scuola: [email protected]

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Il prodotto non è presso il nostro magazzino e i tempi di consegna dipendono dal nostro fornitore: contattaci per dei tempi di consegna più precisi Su ordinazione:
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Un robot capace di muoversi autonomamente in magazzino, evitare ostacoli, aggiornare il percorso in tempo reale e collaborare con gli operatori è già realtà. Al centro di tutto c’è l’intelligenza artificiale, che consente al veicolo di percepire, ragionare e decidere.
Il percorso introduce i principi della navigazione autonoma: come sensori come Lidar, telecamere e sensori di prossimità costruiscono la mappa dell’ambiente; come gli algoritmi di localizzazione e mappatura permettono al robot di sapere dove si trova e dove andare; e come il Machine Learning lo rende adattivo in contesti dinamici. Viene chiarita inoltre la differenza tra AGV, vincolati a percorsi fissi, e AMR, capaci di pianificare autonomamente.
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• Riconoscere le caratteristiche dei robot mobili autonomi e le differenze rispetto ai sistemi a guida automatica tradizionale, contestualizzandoli nell’evoluzione dell’automazione industriale.
• Descrivere come sensori, algoritmi di mappatura e modelli di Machine Learning cooperano per consentire la navigazione autonoma in ambienti reali e dinamici.
• Analizzare casi d’uso reali di sistemi AMR in contesti industriali e logistici, identificando le tecnologie coinvolte e i benefici in termini di efficienza e flessibilità.
• Valutare le implicazioni tecnologiche e organizzative dell’introduzione dei robot mobili autonomi nei sistemi produttivi, sviluppando un approccio critico.

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• CampusAI

STRUMENTI Consigliati
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica

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Online, sincrono

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Docenti

Livello di scuola
Secondaria di II grado


DigComp 3.0
Area 2
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