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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die Computer Vision für Robotik

  • Übersicht über Anwendungen der Computer Vision in der Robotik
  • Hauptforderungen in der Wahrnehmung und visuellen Interpretation
  • Einrichten der Entwicklungsumgebung mit OpenCV und Python

Grundlagen der Bildverarbeitung

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

Objekterkennung und -verfolgung mit OpenCV

  • Erkennen von Objekten mittels klassischer Methoden (Haar-Kaskaden, HOG)
  • Verfolgung bewegter Objekte in Videostreams
  • Integration visueller Rückmeldung in robotische Systeme

Deep Learning für visuelle Wahrnehmung

  • Überblick über konvolutive neuronale Netze (CNNs)
  • Schulung und Bereitstellung von Objekterkennungsmodellen
  • Anwendung vorschulter Modelle (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

SENSOR Fusion und Tiefenwahrnehmung

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

Visionbasierte Steuerung und Entscheidungsfindung

  • Anwendung der Computer Vision in der robotischen Manipulation
  • Visuelles Servoing und geschlossene Regelkreise
  • Autonome Entscheidungsfindung auf Basis visueller Eingaben

Bereitstellung und Optimierung von Vision-Modellen

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

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis robotischer Konzepte
  • Erfahrung mit der Programmiersprache Python
  • Vertrautheit mit den Grundlagen des Machine Learning

Zielgruppe

  • Roboter-Ingenieure
  • Computer-Vision-Praktiker
  • Machine-Learning-Ingenieure

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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