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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
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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