Kontakt aufnehmen
 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die Computer Vision für Robotik

  • Überblick über Computer-Vision-Anwendungen in der Robotik
  • Wesentliche Herausforderungen in der Wahrnehmung und visuellen understanding
  • Einrichtung der Entwicklungsumgebung mit OpenCV und Python

Grundlagen der Bildverarbeitung

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

Objekterkennung und -verfolgung mit OpenCV

  • Objekterkennung mit klassischen Methoden (Haar-Kaskaden, HOG)
  • Verfolgung bewegter Objekte in Videostreams
  • Integration visuelles Feedbacks in Robotersysteme

Deep Learning für visuelle Wahrnehmung

  • Überblick über Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Ausbildung und Deployment von Objekterkennungsmodellen
  • Anwendung vortrainierter Modelle (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Sensorfusion 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 auf robotergestützte Manipulation
  • Visuelles Servoing und Regelkreise
  • Autonome Entscheidungsfindung basierend auf visuellen Eingaben

Deployment und Optimierung von Vision-Modellen

  • Deployment von Modellen auf Embedded-Systemen und Edge-Geräten
  • Optimierung der Inferenzleistung für Echtzeitanwendungen
  • Fehlerbehebung und Genauigkeitssteigerung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Robotik-Konzepten
  • Erfahrung mit der Programmiersprache Python
  • Kenntnisse der Grundlagen des Machine Learnings

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien