Industrielle Roboterautomatisierung: ROS-PLC-Integration & Digitale Zwillinge Schulung

Künstliche Intelligenz (KI) für Robotik kombiniert maschinelles Lernen, Steuerungssysteme und Sensorfusion, um intelligente Maschinen zu schaffen, die wahrnehmen, denken und autonom handeln können. Durch moderne Werkzeuge wie ROS 2, TensorFlow und OpenCV können Ingenieure heute Roboter entwickeln, die intelligent navigieren, planen und mit der realen Welt interagieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Formation (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die lernen möchten, KI-getriebene Robotersysteme mit aktuellen Open-Source-Technologien und -Frameworks zu entwickeln, zu trainieren und zu deployen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, die folgenden Ziele zu erreichen:

• Python und ROS 2 verwenden, um roboterähnliches Verhalten zu bauen und zu simulieren.
• Kalman- und Partikelfilter für die Lokalisierung und das Tracking implementieren.
• Computer-Vision-Techniken mit OpenCV anwenden, um die Wahrnehmung und Objekterkennung zu verbessern.
• TensorFlow für die Bewegungsvorhersage und das lernbasierte Steuerungssystem verwenden.
• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) für autonome Navigation integrieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle entwickeln, um die Entscheidungsfindung von Robotern zu verbessern.

Kursformat

• Interaktives Seminar und Diskussion.
• Praktische Implementierung mit ROS 2 und Python.
• Praktische Übungen in simulierten und realen Roboterumgebungen.

Anpassungsoptionen für den Kurs

Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

In diesem von einem Ausbilder geleiteten, live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort), werden die Teilnehmer verschiedene Technologien, Frameworks und Techniken zum Programmieren verschiedener Roboter kennen lernen, die in der Nukleartechnik und Umwelsystemen eingesetzt werden.

Der sechswöchige Kurs findet fünf Tage pro Woche statt. Jeder Tag dauert 4 Stunden und besteht aus Vorlesungen, Diskussionen und praktischer Robotikentwicklung in einer Live-Lab-Umgebung. Die Teilnehmer werden verschiedene realweltliche Projekte durchführen, die auf ihre Arbeit zutreffen, um ihr erworbenes Wissen zu vertiefen.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird in 3D durch Simulationssoftware simuliert. Das ROS (Robot Operating System) Open-Source-Framework, C++ und Python werden verwendet, um die Roboter zu programmieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Robotiktechnologien zu verstehen.
• Das Wechselspiel zwischen Software und Hardware in einem Roboter-System zu verstehen und zu verwalten.
• Die Softwarekomponenten, die die Grundlage der Robotik bilden, zu verstehen und umzusetzen.
• Einen simulierten mechanischen Roboter zu bauen und zu betreiben, der sehen, wahrnehmen, verarbeiten, navigieren und durch Sprache mit Menschen interagieren kann.
• Die notwendigen Elemente der Künstlichen Intelligenz (Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen usw.) zu verstehen, die für den Bau eines intelligenten Roboters relevant sind.
• Filter (Kalman- und Partikelfilter) zu implementieren, um dem Roboter das Auffinden bewegter Objekte in seiner Umgebung zu ermöglichen.
• Suchalgorithmen und Bewegungsplanung zu implementieren.
• PID-Regler zu implementieren, um die Bewegungen eines Roboters in einer Umgebung zu steuern.
• SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping) zu implementieren, um einem Roboter das Erstellen einer Karte einer unbekannten Umgebung zu ermöglichen.
• Die Fähigkeiten eines Roboters zur Ausführung komplexer Aufgaben durch Tiefes Lernen zu erweitern.
• Einen Roboter in realistischen Szenarien zu testen und zu troubleshooten.

In dieser lehrerführten, live-Trainingseinheit in Schweiz (online oder vor Ort) werden die Teilnehmer lernen, verschiedene Technologien, Frameworks und Techniken zum Programmieren verschiedener Roboter zu beherrschen, die in der Nuklear- und Umwelttechnologie eingesetzt werden.

Der 4-Wochen-Kurs findet 5 Tage pro Woche statt. Jeder Tag dauert 4 Stunden und besteht aus Vorträgen, Diskussionen und praktischer Robotikentwicklung in einer lebenden Laboruhrung. Die Teilnehmer werden verschiedene realweltliche Projekte durchführen, die für ihre Arbeit relevant sind, um ihr erworbenes Wissen zu üben.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird durch Simulationssoftware in 3D simuliert. Der Code wird dann auf physikalische Hardware (Arduino oder andere) geladen, um die endgültige Bereitstellung zu testen. Das ROS (Robot Operating System)-Open-Source-Framework sowie C++ und Python werden zur Programmierung der Roboter verwendet.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die wichtigsten Konzepte in der Robotik zu verstehen.
• Die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem zu verstehen und zu verwalten.
• Die Softwarekomponenten, die den Grundstein für die Robotik bilden, zu verstehen und umzusetzen.
• Einen simulierten mechanischen Roboter zu bauen und zu betreiben, der sehen, wahrnehmen, verarbeiten, navigieren und durch Sprache mit Menschen interagieren kann.
• Die notwendigen Elemente der Künstlichen Intelligenz (Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen usw.), die für den Bau eines intelligenten Roboters relevant sind, zu verstehen.
• Filter (Kalman- und Partikel-) umzusetzen, um dem Roboter das Finden bewegter Objekte in seiner Umgebung zu ermöglichen.
• Suchalgorithmen und Bewegungsplanung umzusetzen.
• PID-Regler zur Steuerung der Roboterbewegung in einer Umgebung umzusetzen.
• SLAM-Algorithmen umzusetzen, um einem Roboter das Kartieren unbekannter Umgebungen zu ermöglichen.
• Einen Roboter in realistischen Szenarien zu testen und Fehler zu beheben.

ROS 2 (Robot Operating System 2) ist ein Open-Source-Framework, das zur Unterstützung der Entwicklung komplexer und skalerbarer robotischer Anwendungen konzipiert wurde.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und Entwickler, die autonome Navigation und SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) mit ROS 2 implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ROS 2 für Anwendungen zur autonomen Navigation einzurichten und zu konfigurieren.
• SLAM-Algorithmen zur Kartierung und Lokalisierung umzusetzen.
• Sensoren wie LiDAR und Kameras mit ROS 2 zu integrieren.
• Autonome Navigation in Gazebo zu simulieren und zu testen.
• Navigationsstapel auf physischen Robotern bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit ROS 2-Tools und Simulationsumgebungen.
• Live-Lab-Umsetzung und -Test auf virtuellen oder physischen Robotern.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns.

Azure Bot Service vereint die Funktionen des Microsoft Bot Frameworks und von Azure Functions und bietet eine leistungsstarke Plattform zum schnellen Erstellen intelligenter Bots.

In dieser vom Ausbilder geleiteten Live-Schulung erfahren die Teilnehmer, wie sie mit Microsoft Azure effizient intelligente Bots entwickeln können.

Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Die grundlegenden Konzepte hinter intelligenten Bots zu verstehen.

Intelligente Bots mithilfe cloudbasierter Anwendungen zu erstellen.

Praktische Kenntnisse über das Microsoft Bot Framework, das Bot Builder SDK und den Azure Bot Service zu erwerben.

Bewährte Bot-Designmuster in realen Szenarien anzuwenden.

Ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure zu erstellen und bereitzustellen.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Hobbyisten, Ingenieure und IT-Fachkräfte, die sich für die Bot-Entwicklung interessieren.

Kursformat

Die Schulung kombiniert Vorträge und Diskussionen mit Übungen und legt einen starken Schwerpunkt auf praktische Anwendungen.

OpenCV ist eine quelloffene Computer-Vision-Bibliothek, die Echtzeitbildverarbeitung ermöglicht. Tiefenlernen-Frameworks wie TensorFlow bieten die Werkzeuge für intelligente Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in Robotersystemen.

Dieses von einem Dozenten angeleitete, lebendige Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Roboter-Ingenieure, Computer-Vision-Praktiker und Maschinelles-Lernen-Ingenieure, die Computer-Vision- und Tiefenlernverfahren für die roboter-basierte Wahrnehmung und Autonomie anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Computer-Vision-Pipelines mit OpenCV zu implementieren.
• Tiefenlernmodelle zur Objekterkennung und -detektion zu integrieren.
• Vision-basierte Daten für die Robotersteuerung und -navigation zu verwenden.
• Klassische Vision-Algorithmen mit tiefen neuronalen Netzen zu kombinieren.
• Computer-Vision-Systeme auf eingebetteten und robotischen Plattformen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit OpenCV und TensorFlow.
• Laborimplementierung in simulierten oder physischen Roboter-Systemen.

Kursanpassungsoptionen

• Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Ein Bot oder Chatbot ist eine Art Computerassistent, der dazu dient, Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Messaging-Plattformen zu automatisieren und Dinge schneller zu erledigen, ohne dass die Benutzer mit einem anderen Menschen sprechen müssen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen können, indem sie Schritt für Schritt die Erstellung von Beispiel-Chatbots mit Bot-Entwicklungstools und Frameworks durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von Bots zu verstehen
• den gesamten Prozess der Entwicklung von Bots zu verstehen
• die verschiedenen Tools und Plattformen, die bei der Entwicklung von Bots verwendet werden, kennenlernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger erstellen
• Einen Beispiel-Chatbot mit Microsoft Bot Framework erstellen

Zielgruppe

• EntwicklerInnen, die an der Erstellung eines eigenen Bots interessiert sind

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und viel praktische Erfahrung

Edge AI ermöglicht es, künstliche Intelligenzmodelle direkt auf eingebetteten oder ressourcenbeschränkten Geräten zu betreiben. Dies reduziert die Latenz und den Energieverbrauch, während es gleichzeitig die Autonomie und den Datenschutz in Robotersystemen erhöht.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Entwickler und Robotik-Ingenieure, die Maschinelles Lernen zur Inferenz und Optimierung direkt auf roboterbezogenem Hardware unter Verwendung von TinyML und Edge AI-Frameworks implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI für Robotik zu verstehen.
• AI-Modelle zur On-Device-Inferenz zu konvertieren und bereitzustellen.
• Modelle hinsichtlich Geschwindigkeit, Größe und Energieeffizienz zu optimieren.
• Edge AI-Systeme in robotische Steuerungsarchitekturen zu integrieren.
• Leistung und Genauigkeit in realen Szenarien zu bewerten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit TinyML und Edge AI-Toolchains.
• Praktische Übungen auf eingebetteten und robotischen Hardwareplattformen.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Diese von einem Trainer geführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die die Rolle von kollaborativen Robotern (Cobots) und anderen human-centrierten KI-Systemen in modernen Arbeitsplätzen erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Ziele zu erreichen:

• Die Prinzipien von Human-Centric Physical AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Die Rolle kollaborativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität zu erkunden.
• Herausforderungen in Mensch-Maschine-Interaktionen zu identifizieren und anzugehen.
• Arbeitsabläufe zu gestalten, die eine optimale Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-gesteuerten Systemen ermöglichen.
• Eine Innovations- und Anpassungskultur in AI-integrierten Arbeitsplätzen zu fördern.

Mensch-Roboter-Interaktion (HRI): Stimme, Gesten & kollaborative Steuerung ist ein praxisorientierter Kurs, der Teilnehmern die Gestaltung und Implementierung intuitiver Schnittstellen für die Kommunikation zwischen Menschen und Robotern einführt. Die Ausbildung kombiniert Theorie, Designprinzipien und Programmierpraxis, um natürliche und reaktive Interaktionssysteme mit Hilfe von Sprache, Gesten und geteilten Steuerungsverfahren zu erstellen. Teilnehmer lernen, wie sie Wahrnehmungsmodule integrieren, multimodale Eingabesysteme entwickeln und Roboter gestalten, die sicher mit Menschen zusammenarbeiten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufen-Teilnehmer, die mensch-roboter-interaktive Systeme gestalten und implementieren möchten, um Nutzbarkeit, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen und Designprinzipien der Mensch-Roboter-Interaktion zu verstehen.
• Sprachbasierte Steuerungs- und Reaktionsmechanismen für Roboter zu entwickeln.
• Gestenerkennung mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken umzusetzen.
• Kollaborative Steuerungssysteme für sichere und geteilte Autonomie zu gestalten.
• HRI-Systeme auf Grundlage von Nutzbarkeit, Sicherheit und menschlichen Faktoren zu bewerten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Demonstrationen.
• Praktische Programmier- und Designübungen.
• Praktische Experimente in Simulations- oder realen Robotikumgebungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anforderungen abzuklären.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Automatisierungsingenieure und Steuerungssystemdesigner, die Bewegungssteuerungslösungen mit Omron PLCs implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegende Konzepte der Bewegungssteuerung und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Hardware- und Softwarekomponenten für die Bewegungssteuerung in Sysmac Studio zu konfigurieren.
• Einachsige und mehrachsige Bewegungssteuerungen zu programmieren und zu optimieren.
• Koordinierte Bewegungsstrategien, einschließlich Interpolation und Synchronisation, umzusetzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Programmierer, die ihre Fähigkeiten in Omron PLC-Programmierung, HMI-Konfiguration, Bewegungssteuerung und Sicherheitssysteme erweitern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Omron PLCs mit Sysmac Studio zu konfigurieren und zu programmieren.
• IEC-Konzepte in Leiterplattenschaltungen und strukturiertem Text zu verstehen und anzuwenden.
• Bewegungssteuerungsprogramme für einfache Achsen und koordinierte Bewegungen zu entwickeln.
• HMI-Schnittstellen mit der NA-Serie zu erstellen und sie mit Sysmac-Steuergeräten zu integrieren.
• Sicherheitsstandards und -programme mit NX-Reihensicherheitshardware zu implementieren und zu simulieren.

Dieses Kurs führt den Studierenden in die Grundlagen von programmierbaren Logiksteuern (PLC) ein. Nach der Einführung in das grundlegende Konzept von PLCs lernen und üben die Teilnehmer die grundlegenden Ladder-Diagramm-Anweisungen in Aufgaben zur Industrieautomatisierung. Zielgruppe - Elektrotechniker - Maschinenbauingenieure - Programmierer mit Interesse an der Industrieautomatisierung

Ein intelligenter Roboter ist ein Artificial Intelligence (AI) System, das aus seiner Umgebung und seinen Erfahrungen lernen und seine Fähigkeiten auf der Grundlage dieses Wissens ausbauen kann. Ein intelligenter Roboter Smart Robots kann mit Menschen zusammenarbeiten, ihnen zur Seite stehen und von ihrem Verhalten lernen. Darüber hinaus können sie nicht nur manuelle Arbeiten, sondern auch kognitive Aufgaben übernehmen. Neben physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt in einem Computer installiert sein.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots Robotern kennen und wenden dieses Wissen anschließend an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu realisieren.

Der Kurs ist in vier Abschnitte unterteilt, die jeweils aus drei Tagen mit Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung bestehen. Jeder Abschnitt wird mit einem praktischen Projekt abgeschlossen, in dem die Teilnehmer ihr erworbenes Wissen anwenden und demonstrieren können.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit Hilfe einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Für die Programmierung der Roboter werden die Open-Source-Frameworks ROS (Robot Operating System), C++ und Python verwendet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Schlüsselkonzepte der Robotertechnologien zu verstehen
• die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem zu verstehen und zu steuern
• die Softwarekomponenten zu verstehen und zu implementieren, die Smart Robots zugrunde liegen
• einen simulierten mechanischen Smart Robot zu bauen und zu betreiben, der sehen, erkennen, verarbeiten, greifen, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann
• Erweiterung der Fähigkeit eines intelligenten Roboters zur Ausführung komplexer Aufgaben durch Deep Learning
• Testen Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien und führen Sie eine Fehlerbehebung durch.

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie einen Teil dieses Kurses anpassen möchten (Programmiersprache, Robotermodell usw.), nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Smart Robotics ist die Integration künstlicher Intelligenz in robotische Systeme zur Verbesserung der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und autonomen Steuerung.

Dieses unterrichtete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Systemintegratoren und Automatisierungsexperten, die AI-gesteuerte Wahrnehmung, Planung und Steuerung in intelligenten Fertigungsprozessen umsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Techniken für robotische Wahrnehmung und Sensordatenintegration zu verstehen und anzuwenden.
• Bewegungsplanungsalgorithmen für collaborative und industrielle Roboter zu entwickeln.
• Lernbasierte Steuerstrategien zur Echtzeitenzichterstellung einzusetzen.
• Intelligente robotische Systeme in die Prozesse eines Smart-Factories-Umfelds zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine individuelle Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.