Steigern Sie Ihre Karriere mit einer Spezialisierung, die Ihnen alle notwendigen Kenntnisse in Robotik und Industrie 4.0 vermittelt"

Roboter sind in der Lage, Entscheidungen zu treffen und autonom zu handeln, wobei sie alle Informationen aus ihrer Umgebung berücksichtigen, unabhängig davon, ob sie von Sensoren erfasst werden oder nicht. In der Entwicklungs- und Konstruktionsphase bringt der Ingenieur sein gesamtes Wissen auf diesem Gebiet ein und beherrscht die Algorithmen, die die richtige Planung von Aufgaben und Bewegungen ermöglichen.

Dieser Universitätsexperte konzentriert sich auf die komplexe Welt der Algorithmen, um die Hauptprobleme der Autonomie und der Bewegungen des Roboters zu analysieren und die besten Strategien zu ihrer Lösung anzuwenden. Mit einem sehr praktischen Ansatz nähern sich die Studenten dieses Studiengangs einer Industrie an, die ebenfalls eine solide Kenntnis der Techniken benötigt, die die Wahrnehmungs- und Visionssysteme ermöglichen.

Auch in diesem Studiengang werden die Ingenieure von einem auf diesem Gebiet spezialisierten Dozententeam begleitet, das ihnen die neuesten technischen Fortschritte im Bereich der simultanen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) vermittelt. Auf diese Weise erhalten die Studenten eine umfassende Weiterbildung in einem Bereich der Robotik, in dem immer mehr qualifizierte Fachkräfte benötigt werden.

Dieser Abschluss ist eine Chance für Studenten, die sich spezialisieren möchten, und ermöglicht ihnen einen flexiblen Zugang zum Studienprogramm. So bietet TECH in diesem Universitätsexperten vom ersten Tag an ein komplettes Programm mit herunterladbaren Multimedia-Inhalten, auf die jederzeit zugegriffen werden kann, und einem auf Wiederholung basierenden Relearning-System, das das Studium erleichtert.

Ein 100%iges Online-Programm, das sich an Sie anpasst. Sie können jederzeit und mit nur einem Gerät mit Internetanschluss darauf zugreifen"

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
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• 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

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

Die Relearning-Lehrmethode und die multimedialen Inhalte werden es Ihnen erleichtern, Ihre Ziele zu erreichen. Klicken Sie hier und schreiben Sie sich jetzt ein"

Entwickeln Sie mit diesem Universitätsabschluss fortschrittlichere Algorithmen für die digitale Bildverarbeitung"

Nach Abschluss dieses Universitätsexperten ist der Ingenieur auf dem Gebiet der Roboternavigation so vorbereitet, dass er in die Teams der großen Unternehmen des Sektors aufgenommen werden kann. Ermöglicht wird dies durch die fundierten Kenntnisse in den Bereichen Roboterkonstruktion und -modellierung, maschinelle Bildverarbeitung und visuelle SLAM. Das Dozententeam, das über umfangreiche Erfahrung in diesem Sektor verfügt, wird den Studenten alle notwendigen Werkzeuge an die Hand geben, um in ihrem Berufsfeld voranzukommen.

Mit dieser Qualifikation sind Sie in der Lage, die URDF-Robotermodellierungssprache zu beherrschen"

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 in die Anwendung der Gazebo-Simulationstechnologie
• Beherrschen der Anwendung der Robotermodellierungssprache URDF
• Entwickeln von Fachwissen in der Nutzung des Robot Operating System
• Modellieren und Simulieren von Manipulatorrobotern, mobilen Landrobotern, mobilen Flugrobotern und 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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