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Schulungsübersicht

Einführung in Mehrrobotersysteme

  • Überblick über Koordinations- und Steuerungsarchitekturen für Mehrroboter
  • Anwendungen in Industrie, Forschung und autonomen Systemen
  • Vergleich zwischen zentralisierten und dezentralisierten Systemen

Grundlagen der Schwarmintelligenz

  • Prinzipien kollektiver Intelligenz und Selbstorganisation
  • Biologische Inspiration: Ameisen, Bienen und Vögelherden
  • Emergentes Verhalten und Robustheit in Schwarmsystemen

Kommunikation und Koordination

  • Modelle und Protokolle für die Kommunikation zwischen Robotern
  • Konsensalgorithmen und verteilte Einigung
  • Strategien zur Aufgabenverteilung und Ressourcennutzung

Steuerungs- und Formationsstrategien

  • Führer-Follower-Ansatz, verhaltensbasierte Steuerung und virtuelle Strukturen
  • Algorithmen für Schwarmbildung, Abdeckung und Verfolgung-Vermeidung
  • Aufrechterhaltung von Formationen unter rauschbehafteten Kommunikationsbedingungen

Optimierungsalgorithmen für Schwärme

  • Partikel-Schwarm-Optimierung (PSO) und Ameisen-Schwarm-Optimierung (ACO)
  • Anwendungen auf die Wegplanung und dynamische Aufgabenzuweisung
  • Hybride Ansätze, die Lernen und Schwarmheuristiken kombinieren

Simulation und Implementierung

  • Aufbau von Mehrroboter-Simulationen in ROS 2 und Gazebo
  • Implementierung von Schwarmverhaltensweisen 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
  • Mensch-Schwarm-Interaktion und übergeordnete Steuerung

Praxisprojekt: Entwurf und Simulation eines Schwarmkoordinierungssystems

  • Festlegung von Zielen und Einschränkungen für eine Mehrroboter-Mission
  • Implementierung von Schwarmkoordinierungsalgorithmen
  • Bewertung von Leistungskennzahlen und Robustheit

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Gutes Verständnis der Grundlagen der Robotik
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python und ROS
  • Vertrautheit mit Algorithmen für Bewegungsplanung und Steuerung

Zielgruppe

  • Robotikforscher, die sich auf verteilte und kooperative Systeme spezialisieren
  • Systemarchitekten, die großangelegte mehrlagentbasierte Robotiklösungen entwerfen
  • Fortgeschrittene Entwickler, die an autonomer Koordination und Schwarmalgorithmen arbeiten
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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