自治系统（Autonomous System，AUS）是计算机科学和电子工程的结合。在计算机科学领域，相关技能包括物联网（IoT），机器学习，人工智能和机器人视觉。在电子工程中，相关技能包括自动化，嵌入式系统和通信技术。
在此课程中，学生将学习最新的理论知识，并知道如何将其技能应用到实际的现实生活中。自治系统的典型应用领域包括自主车辆，智能机器人，工业物联网和自主软件系统。
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自治系统编程（Programming Autonomous System）代写
自治系统是指可以在不断变化的环境中实现给定目标的系统-收集有关环境的信息并在无需人工控制或干预的情况下长时间工作。仓库中使用的无人驾驶汽车和自动移动机器人（AMR）是两个常见的示例。
自治要求系统能够执行以下操作：
- 感知环境并跟踪系统的当前状态和位置
- 感知和理解不同的数据源
- 确定下一步要采取的行动并制定计划
- 仅在安全的情况下采取行动，避免对人员安全，财产或自治系统本身构成风险的情况
自治系统编程一般要求掌握以下知识点：
- 机器人技术
了解如何对机器人操纵器和相关编程技术进行数学建模和控制（移动），学习移动机器人的建模和控制技术的基础知识。
- 人工智能（或机器学习）
理解和应用机器学习模型和方法所需的基本原理，包括监督学习和无监督学习。课程结束后，学生将能够将基本的机器学习方法应用于数据并了解基于这些原理的新模型。
- 建模
教授静态和动态系统的基本建模方法，包括第一性原理建模和数据驱动的建模。完成课程后，学生将能够为特定的实际问题选择适当的建模方法，制定物理系统的数学模型，使用MATLAB和Simulink等建模工具构建系统模型，并根据测量数据估算系统参数。
- 状态估计
教授静态系统的估计和线性/非线性动态系统的状态估计。学生将了解随机性，估计和状态估计中的主要概念，不确定性的作用，并且能够在线性和非线性情况下实现状态估计器。
- 控制原理
讲授离散时间控制的原理，包括基本概念，离散化，离散时间系统的属性，控制器设计和性能分析。完成课程后，学生将了解离散时间建模和控制的原理，并设计，模拟和实现离散时间控制器。
- 机器人与人工智能
有关特定机器人主题，视觉，嵌入式系统和人工智能相关主题的课程。
- 智能自治系统
学习智能自治系统的专业知识，其中包括分布式人工智能和智能代理，机器学习，可扩展机器学习和深度学习，数据科学中的深度学习以及机器人技术和软件课程数据密集型系统的工程。
- 自治系统的应用
涉及多智能体技术，机器人和自治系统（RAS），机器学习，控制系统，自治安全性和网络的基础知识和应用。
- 自主机器人系统
有关自动驾驶的实时感知，决策和控制的专业知识，其中包括动态无人驾驶汽车，规划，分布式测量，计算机视觉，实时操作系统，嵌入式系统和车辆的课程网络。
- 感测，传送和处理大数据的自治系统
通信系统工程师学校与研究中心提供的感测，传送和处理大数据的自治系统专业化。
- 自动驾驶计算机科学
课程包括软件技术，人工智能，深度学习，认知机器人系统，计算机感知，3D视觉，图像和视频分析，传感器数据聚合和网络安全。
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