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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Computer Vision für die Robotik

  • Überblick über Computer-Vision-Anwendungen in der Robotik
  • Wesentliche Herausforderungen bei der Wahrnehmung und visuellen Interpretation
  • Einrichtung der Entwicklungsumgebung mit OpenCV und Python

Grundlagen der Bildverarbeitung

  • Bildrepräsentation und -manipulation
  • Filterung, Kantendetektion und Merkmalsextraktion
  • Farbräume und Segmentierungstechniken

Objekterkennung und -verfolgung mit OpenCV

  • Objekterkennung mit klassischen Methoden (Haar-Kaskaden, HOG)
  • Verfolgung bewegter Objekte in Videostreams
  • Integration visueller Rückmeldungen in Robotersysteme

Deep Learning für visuelle Wahrnehmung

  • Überblick über konvolutionale neuronale Netze (CNNs)
  • Training und Einsatz von Objekterkennungsmodellen
  • Anwendung vortrainierter Modelle (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Sensorfusion und Tiefenwahrnehmung

  • Integration von Kameradaten mit LiDAR- und Ultraschallsensoren
  • Tiefenschätzung und 3D-Rekonstruktion
  • Wahrnehmung für Hindernisvermeidung und Navigation

Visuelle Steuerung und Entscheidungsfindung

  • Anwendung von Computer Vision für die robotergestützte Manipulation
  • Visuelles Servoing und Regelkreissteuerung
  • Autonome Entscheidungsfindung basierend auf visuellen Eingaben

Einspielung und Optimierung von Visuellen Modellen

  • Einsatz von Modellen auf eingebetteten Systemen und Edge-Geräten
  • Optimierung der Inferenzleistung für Echtzeitanwendungen
  • Fehlerbehebung und Verbesserung der Genauigkeit

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis grundlegender Robotikkonzepte
  • Erfahrung in der Python-Programmierung
  • Kenntnisse der Grundlagen des Machine Learnings

Zielgruppe

  • Robotik-Ingenieure
  • Fachleute für Computer Vision
  • Machine-Learning-Entwickler

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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