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Die Industrie 4.0 erlebt derzeit ihre Blütezeit, und die Robotik und der Bereich des maschinellen Sehens eröffnen den Fachkräften dieser Sektoren, darunter auch den Informatikern, sehr attraktive Berufsfelder für die Zukunft.

Dieser Universitätsexperte richtet sich an Studenten, die sich auf dem Gebiet der Roboternavigationssysteme spezialisieren möchten. Zu diesem Zweck hat ein Team von Fachleuten einen Lehrplan ausgearbeitet, der den Studenten das gesamte Wissen in diesem Bereich vermittelt, so dass sie am Ende des sechsmonatigen Kurses in der Lage sind, die wichtigsten Techniken und Werkzeuge zu beherrschen, die derzeit in der Entwicklung der Robotik eingesetzt werden.

Der im Online-Modus angebotene Kurs behandelt die in der Robotik verwendeten Bildverarbeitungstechniken, die Entwicklung und das Verständnis von Algorithmen, die Verbesserung von Bildverarbeitungs- und Analysetechniken sowie visuelles SLAM, Roboterlokalisierung und simultanes Mapping unter Verwendung der neuesten angewandten Techniken des maschinellen Sehens.

IT-Fachkräfte, die sich in diesem Bereich weiterbilden möchten, haben eine ausgezeichnete Möglichkeit, ihre Ziele auf bequeme und flexible Weise zu erreichen, da diese Qualifikation den Zugang zu allen Inhalten des Lehrplans ohne festen Zeitplan ermöglicht. Auf diese Weise können sie das Studienpensum der Module, aus denen sich dieser Studiengang zusammensetzt, nach ihren Bedürfnissen aufteilen. So können die Studenten ihre persönlichen Verpflichtungen mit einem qualitativ hochwertigen Studium verbinden.

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Dieser Universitätsexperte in Roboter-Navigationssysteme enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Robotik vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie sind nur einen Schritt von einer Spezialisierung entfernt, die Sie weiterbringen wird. Greifen Sie auf das gesamte Wissen der Robotik zu, zusammen mit Fachleuten aus der Industrie″

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des akademischen Programms auftreten. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

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Das Dozententeam dieses Studiengangs hat einen Lehrplan entwickelt, der darauf abzielt, dass die Studenten am Ende des Studiums in der Lage sind, die wichtigsten mathematischen Grundlagen für die Entwicklung von Robotikprojekten zu schaffen. In diesem Fall angewandt auf Navigationssysteme. Auf diese Weise werden die Informatiker in der Lage sein, spezifische Kenntnisse in der Anwendung der Robot Operating System-Technologie zu entwickeln, die Vor- und Nachteile der verschiedenen Planungstechniken zu untersuchen und die Grenzen und Möglichkeiten des visuellen SLAM zu bestimmen. Die vom Dozententeam zur Verfügung gestellten Fallstudien werden das Verständnis und die direkte Anwendung dieser Kenntnisse erleichtern.

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Allgemeine Ziele

• Entwickeln der mathematischen Grundlagen für die kinematische und dynamische Modellierung von Robotern
• Vertiefen des Einsatzes spezifischer Technologien für die Erstellung von Roboterarchitekturen, Robotermodellierung und -simulation
• Generieren von Fachwissen über Künstliche Intelligenz
• Entwickeln der in der industriellen Automatisierung am häufigsten verwendeten Technologien und Geräte
• Erkennen der Grenzen aktueller Techniken, um Engpässe bei Roboteranwendungen zu identifizieren

Spezifische Ziele

Modul 1. Robotik. Roboterdesign und -modellierung

• Vertiefen der Verwendung der Gazebo-Simulationstechnologie
• Beherrschen der Anwendung der Robotermodellierungssprache URDF
• Entwickeln von Fachwissen in der Nutzung des Robot Operating System
• Modellieren und Simulieren von Manipulatorrobotern, terrestrischen mobilen Robotern, mobilen Robotern in der Luft Modellieren und Simulieren von mobilen Robotern im Wasser

Modul 2. Algorithmen zur Roboterplanung

• Bestimmen der verschiedenen Arten von Planungsalgorithmen
• Analysieren der Komplexität der Bewegungsplanung in der Robotik
• Entwickeln von Techniken zur Umgebungsmodellierung
• Untersuchen der Vor- und Nachteile der verschiedenen Planungstechniken
• Analysieren zentralisierter und verteilter Algorithmen für die Roboterkoordination
• Identifizieren der verschiedenen Elemente der Entscheidungstheorie
• Vorschlagen von Lernalgorithmen zur Lösung von Entscheidungsproblemen

Modul 3. Maschinelle Bildverarbeitungstechniken in der Robotik: Bildverarbeitung und -analyse

• Analysieren und Verstehen der Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik
• Bestimmen der Eigenschaften der verschiedenen Wahrnehmungssensoren, um die am besten geeigneten Sensoren für die jeweilige Anwendung auszuwählen
• Bestimmen der Techniken, mit denen Informationen aus Sensordaten extrahiert werden können
• Anwenden von Werkzeugen zur Verarbeitung visueller Informationen
• Entwerfen digitaler Bildverarbeitungsalgorithmen
• Analysieren und Vorhersagen der Auswirkungen von Parameteränderungen auf die Algorithmusleistung
• Evaluieren und Validieren der entwickelten Algorithmen anhand der Ergebnisse

Modul 4. Visuelle SLAM. Simultane Positionsbestimmung und Kartierung von Robotern mit Hilfe von Computer Vision Techniken

• Spezifizieren der Grundstruktur eines Systems zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM)
• Identifizieren der grundlegenden Sensoren, die bei der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (Visual SLAM) verwendet werden
• Bestimmen der Grenzen und Möglichkeiten von visuellem SLAM
• Erarbeiten der Grundbegriffe der projektiven und epipolaren Geometrie, um Bildprojektionsprozesse zu verstehen
• Identifizieren der wichtigsten visuellen SLAM-Technologien: Gauß-Filterung, Optimierung und Erkennung von Schleifenschlüssen
• Detailliertes Beschreiben, wie die wichtigsten visuellen SLAM-Algorithmen im Detail funktionieren
• Analysieren, wie man die Anpassung und Parametrisierung von SLAM-Algorithmen durchführt

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