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Dauer 28 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Mehrrouter-Systeme
- Überblick über Koordinations- und Steuerungsarchitekturen für Mehrrouter
- Anwendungen in Industrie, Forschung und autonomen Systemen
- Vergleich zwischen zentralisierten und dezentralisierten Systemen
Grundlagen der Schwarmintelligenz
- Prinzipien der kollektiven Intelligenz und Selbstorganisation
- Biologische Inspiration: Ameisen, Bienen und Schwärme
- Emergentes Verhalten und Robustheit in Schwarmsystemen
Kommunikation und Koordination
- Kommunikationsmodelle und -protokolle zwischen Robotern
- Konsensalgorithmen und verteilte Vereinbarung
- Strategien zur Aufgabenverteilung und Ressourcenfreigabe
Steuerungs- und Formationsstrategien
- Führer-Folger-, verhaltensbasierte und virtuelle Struktursteuerung
- Schwarmverhalten, Abdeckung und Verfolgungs- und Fluchtalgorithmen
- Formationserhaltung unter Bedingungen verrauschter Kommunikation
Schwarmoptimierungsalgorithmen
- Partikelschwarmoptimierung (PSO) und Ameißkolonieoptimierung (ACO)
- Anwendungen in der Pfadplanung und dynamischen Aufgabenzuweisung
- Hybride Ansätze, die maschinelles Lernen und Schwarmheuristiken kombinieren
Simulation und Implementierung
- Aufbau von Mehrrouter-Simulationen in ROS 2 und Gazebo
- Implementierung von Schwarmverhalten in Python oder C++
- Fehlerbehebung und Analyse emergenter Dynamiken
Fortgeschrittene Themen in der Schwarmrobotik
- Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Kommunikationsresilienz
- Integration von maschinellem Lernen für adaptive Koordination
- Interaktion Mensch-Schwarm und Überwachungssteuerung
Praxisprojekt: Gestaltung und Simulation eines Schwarmkoordinationssystems
- Festlegung von Zielen und Randbedingungen für eine Mehrrouter-Mission
- Implementierung von Schwarmkoordinationsalgorithmen
- Bewertung von Leistungsmetriken und Robustheit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gutes Verständnis der Grundlagen der Robotik
- Erfahrung mit Python-Programmierung und ROS
- Vertrautheit mit Algorithmen für Bewegungsplanung und Steuerung
Zielgruppe
- Robotikforscher, die sich auf verteilte und kooperative Systeme konzentrieren
- Systemarchitekten, die großskalige Mehrragenten-Robotiklösungen entwerfen
- Fortgeschrittene Entwickler, die an autonomen Koordinations- und Schwarmalgorithmen arbeiten
Erfahrungsberichte (2)
Bereitstellung der Materialien (virtuelle Maschine), um direkt mit den Übungen zu beginnen, sowie Erläuterung der ROS2-Kernkonzepte. Warum bestimmte Dinge auf eine bestimmte Weise funktionieren.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Maschinelle Übersetzung
sein Wissen und die Nutzung von KI für Robotik in der Zukunft.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Maschinelle Übersetzung