Schulungsübersicht
Einführung in Mehrroboter-Systeme
- Überblick über die Koordinations- und Steuerungsarchitekturen von Mehrrobotern
- Anwendungen in Industrie, Forschung und autonomen Systemen
- Vergleich zwischen zentralisierten und dezentralisierten Systemen
Grundlagen der Schwarmintelligenz
- Prinzipien der kollektiven Intelligenz und Selbstorganisation
- Biologische Inspiration: Ameisen, Bienen und Vögel
- Emergentes Verhalten und Robustheit in Schwarm-Systemen
Kommunikation und Koordination
- Kommunikationsmodelle und -protokolle zwischen Robotern
- Konsensalgorithmen und verteilte Einigung
- Strategien für Aufgabenzuweisung und Ressourcenteilung
Steuerungs- und Formungsstrategien
- Führer-Follower-, verhaltensbasierte und virtuelle Struktursteuerung
- Algorithmen für Schwarmverhalten, Abdeckung und Verfolgung-Flucht
- Aufrechterhaltung der Formation unter verrauschten Kommunikationsbedingungen
Optimierungsalgorithmen für Schwärme
- Particle Swarm Optimization (PSO) und Ant Colony Optimization (ACO)
- Anwendungen auf die Pfadplanung und dynamische Aufgabenzuweisung
- Hybride Ansätze, die Lernen und Schwarm-Heuristiken kombinieren
Simulation und Implementierung
- Aufbau von Mehrroboter-Simulationen in ROS 2 und Gazebo
- Implementierung von Schwarmverhalten mit Python oder C++
- Fehlerbehebung und Analyse emergenter Dynamiken
Fortgeschrittene Themen der Schwarmrobotik
- Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Kommunikationsresilienz
- Einführung von maschinellem Lernen für adaptive Koordination
- Mensch-Schwarm-Interaktion und Überwachungssteuerung
Praktisches Projekt: Gestaltung und Simulation eines Schwarm-Koordinationssystems
- Definition von Zielen und Rahmenbedingungen für eine Mehrroboter-Mission
- Implementierung von Schwarm-Koordinationsalgorithmen
- Bewertung von Leistungsindikatoren und Robustheit
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gutes Verständnis der Robotik-Grundlagen
- Erfahrung mit Python-Programmierung und ROS
- Vertrautheit mit Algorithmen für Bewegungsplanung und Steuerung
Zielgruppe
- Robotik-Forscher, die sich auf verteilte und kooperative Systeme spezialisieren
- Systemarchitekten, die großangelegte Mehragenten-Robotiklösungen entwerfen
- Hochqualifizierte Entwickler, die an autonomer Koordination und Schwarmalgorithmen arbeiten
Erfahrungsberichte (2)
Bereitstellung der Materialien (virtuelle Maschine), um direkt mit den Übungen zu beginnen, sowie Erläuterung der ROS2-Kernkonzepte. Warum bestimmte Dinge auf eine bestimmte Weise funktionieren.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Maschinelle Übersetzung
sein Wissen und die Nutzung von KI für Robotik in der Zukunft.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Maschinelle Übersetzung