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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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