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Schulungsübersicht

Grundlagen von TinyML für die Robotik

  • Kernfähigkeiten und Einschränkungen von TinyML
  • Rolle des Edge AI in autonomen Systemen
  • Hardwareanforderungen für mobile Roboter und Drohnen

Embedded-Hardware und Sensorkontakte

  • Mikrocontroller und Embedded-Boards für die Robotik
  • Integration von Kameras, IMUs und Näherungssensoren
  • Energie- und Rechenbudgetplanung

Datenverarbeitung für robotergestützte Wahrnehmung

  • Sammeln und Labeln von Daten für Robotikaufgaben
  • Techniken zur Vorverarbeitung von Signalen und Bildern
  • Strategien zur Merkmalsextraktion für eingeschränkte Geräte

Modellentwicklung und -optimierung

  • Auswahl von Architekturen für Wahrnehmung, Erkennung und Klassifizierung
  • Trainingspipelines für Embedded ML
  • Modellkompression, Quantisierung und Latenzoptimierung

On-Device-Wahrnehmung und Steuerung

  • Ausführung der Inferenz auf Mikrocontrollern
  • Fusion von TinyML-Ausgaben mit Steuerungsalgorithmen
  • Echtzeit-Sicherheit und Reaktionsfähigkeit

Verbesserungen der autonomen Navigation

  • Leichte, visionsbasierte Navigation
  • Erkennung und Vermeidung von Hindernissen
  • Umweltbewusstsein bei ressourcenbegrenzten Bedingungen

Test und Validierung von TinyML-gesteuerten Robotern

  • Simulationswerkzeuge und Feldtestverfahren
  • Leistungsindikatoren für Embedded-Autonomie
  • Fehlerbehebung und iterative Verbesserung

Integration in Robotik-Plattformen

  • Bereitstellung von TinyML innerhalb von ROS-basierten Pipelines
  • Schnittstellen von ML-Modellen mit Motorkontrollern
  • Sicherung der Zuverlässigkeit über Hardwarevarianten hinweg

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der Architekturen von Robotik-Systemen
  • Erfahrung mit Embedded-Entwicklung
  • Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Robotik-Ingenieure
  • KI-Forscher
  • Embedded-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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