In einer Zeit, in der sich Fortschritt und Technologie rapide wandelt und das globale Wissen kontinuierlich anwächst, ist ein solides Basiswissen und die Fähigkeit, sich schnell in verschiedene Themengebiete einzulesen, von entscheidender Bedeutung. In diesem Studiengang steht daher die Vermittlung dieser Kompetenzen im Vordergrund. Neben den elektrotechnischen und mechanischen Grundlagen kommt der Verarbeitung komplexer Daten dabei eine besondere Rolle zu. Dabei können die Studierenden auf ein breites Wahlpflichtangebot zurückgreifen, welches neben den Fächern aus dem Bereich Robotik und Autonome Systeme auch Wahlpflichtmodule aus den Bereichen Medizintechnik, Informatik und Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften zurückgreifen. Die Universität zu Lübeck ist seit vielen Jahren sehr erfolgreich in der Robotikforschung aktiv, so dass dieser neue Studiengang - der erste Bachelorstudiengang im Bereich Robotik Deutschlandweit überhaupt - eine konsequente Weiterentwicklung des Lehrangebots darstellt.
MATLAB und Simulink im Bereich Robotik und autonome Systeme Entwickeln Sie autonome Anwendungen: von der Wahrnehmung bis zur Bewegung und Optimierung des Verhaltens auf Systemebene Robotik-Wissenschaftler und Ingenieure nutzen MATLAB ® und Simulink ®, um jeden Aspekt autonomer Systeme zu entwerfen, zu simulieren und zu verifizieren — von der Wahrnehmung bis zur Bewegung. Modellierung von Robotik-Systemen bis hin zu den kleinsten Details wie Sensorrauschen und Motorvibration. Simulation von Robotik-Systemen mit präziser Kinematik, Dynamik und Kontakteigenschaften. Entwurf und Optimierung sowohl der High-Level-Autonomie als auch der Low-Level-Steuerung. Synthese und Analyse von Sensordaten mit einer gepflegten Bibliothek von Algorithmen. Schrittweise Verifizierung des Roboter-Entwurfs oder Algorithmus, von der Simulation bis zum Hardware-in-the-Loop (HIL)-Test. Bereitstellung von Algorithmen auf Robotern über ROS oder direkt auf Mikrocontrollern, FPGAs, PLCs und Grafikkarten. "Durch Model-Based Design und die automatische Codegenerierung sind wir in der Lage, die Komplexität der 53 Freiheitsgrade von Agile Justin zu bewältigen.
Bei erfolgreichem Abschluss wird der international anerkannte akademische Grad "Bachelor of Science" (abgekürzt "") verliehen. Masterprogramm Die Ausbildung im forschungsorientierten Masterstudium Robotik und Autonome Systeme bereitet die Absolventin oder den Absolventen auf die Tätigkeit in anwendungs-, lehr- und forschungsbezogenen Berufsfeldern vor und legt die Grundlage für eine Promotion. Bei erfolgreichem Abschluss wird der international anerkannte akademische Grad "Master of Science" (abgekürzt "") verliehen. Im Master erhalten die Studierenden die Möglichkeit, die im Bachelor fundierten Grundlagenkenntnisse der Mechanik, Elektrotechnik und Informatik, sowie Grundkenntnisse der Forschungsthemen im Bereich der Robotik und autonomen Systeme weiter zu vertiefen und sich so weiter zu spezialisieren. Herausragende Inhalte des Masters beziehen sich auf die medizinische Robotik und die künstliche Intelligenz, autonom agierender informatischer Systeme, Servicerobotik, dem maschinellen Lernen und komplexer mechatronischer Regelsysteme.
Wie reagiert deine Hochschule auf die Corona-Krise? Wärend der corona kriese wurde so gut wie alles auf digitale vorlesungen umgestellt, dabei ging jeder dozent anders damit um, natürlich gibt es immer mal wieder technische Schwierigkeiten. Manche praktika und übungen waren/sind schlecht bis gar nicht digital umsetzbar. Im Studiengang Robotik und Autonome Systeme hab ich die Erfahrung gemacht, dass die Module an sich gut strukturiert und leicht verständlich sind. Allerdings wurde durch den online Unterricht vieles an Beispielen und Veranschaulichungen verkompliziert und schwer vorstellbar. Ich habe jetzt das 2. Semester geschafft und finde den Studiengang immer noch sehr interessant und spannend. Was mir am Anfang sehr geholfen hat waren Vorkenntnisse in der Java-Programmierung und ein generelles Interesse an der Informatik und Mechatronik. Der Studiengang ist am Anfang auf jeden Fall sehr Mathe- und programmierlastig, aber wenn man einmal die Grundlagen geschafft hat, kommen die spezifischen Themen.
Er befähigt die Absolventinnen und Absolventen durch die Grundlagenorientierung zu einer erfolgreichen Tätigkeit während des gesamten Berufslebens, da er sich nicht nur auf die Vermittlung aktueller Inhalte beschränkt, sondern theoretisch untermauerte, grundlegende Konzepte und Methoden vermittelt, die über aktuelle Trends hinweg Bestand haben. Die Studierenden sind nach Abschluss ihrer Ausbildung insbesondere in der Lage, Aufgaben in verschiedenen Anwendungsfeldern der autonomen Systeme verantwortungsvoll zu bearbeiten. Sie können die erlernten Konzepte und Methoden auf zukünftige Entwicklungen übertragen. Das Ziel des Studienganges ist es, dass das Qualifikationsprofil von Absolventen, die den Masterabschluss Autonome Systeme erworben haben, sich durch die folgenden Attribute auszeichnet: Die Absolventinnen und Absolventen verfügen über tiefgehende Fachkenntnisse in einem ausgewählten Anwendungsbereich der vernetzten autonomen Systeme. Die Absolventinnen und Absolventen sind fähig, die erworbenen mathematischen und ingenieurwissenschaftlichen Methoden zur Abstraktion, Formulierung und Lösung komplexer Aufgabenstellungen in Forschung und Entwicklung in der Industrie oder in Forschungseinrichtungen erfolgreich einzusetzen, sie kritisch zu hinterfragen und sie bei Bedarf auch weiterzuentwickeln.
Autonome Systeme gewinnen immer mehr an Bedeutung, wenn es um die Durchführung von Arbeiten geht, welche für den Menschen entweder zu gefährlich, zu schwierig oder zu monoton sind. Allen autonomen Systemen ist gemein, dass sie über gewisse Grundfähigkeiten verfügen müssen, welche ihnen das selbstständige Durchführen Ihrer Aufgabe ermöglicht. Hierzu gehört, dass die autonomen Systeme in der Lage sein müssen, ihre Umgebung zu erfassen und in ein Umgebungsmodell, z. B. eine 3D-Karte, zu überführen. Eine Sensordatenfusion ermöglicht es den autonomen Systemen, sich in dieser Umgebung zu orientieren. Auf Grundlage des Umgebungsmodells können Algorithmen eine geeignete Bewegung der autonomen Systeme zur Durchführung einer konkreten Aufgabe planen. Das Fraunhofer IOSB erforscht und entwickelt autonome mobile Robotersysteme, welche in der Lage sind, in unterschiedlichsten Umgebungen zu operieren. Von der Erforschung autonomer Baumaschinen für unstrukturierte Umgebungen über die Entwicklung von Unterwasserrobotern bis hin zum Betrieb automatisierter Fahrzeuge, welche das kooperative Fahren auf der Straße vorantreiben, arbeitet das Fraunhofer IOSB an einer Vielzahl innovativer Lösungen für autonome mobile Systeme.
Ohne Model-Based Design wäre es unmöglich gewesen, die Steuerungen für ein so komplexes Robotersystem unter Berücksichtigung der harten Echtzeit-Performance zu bauen. " Berthold Bäuml, German Aerospace Center (DLR) Erfolgsberichte von Kunden Entwurf der Hardware-Plattform Erzeugen Sie ein physikalisches 3D-Modell oder ein elektromechanisches Modell von autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Manipulatoren für die Simulation, Optimierung und das Verstärkungslernen von Regelungsalgorithmen. Importieren Sie vorhandene 3D-Modelle aus URDF-Dateien oder CAD-Software. Gestalten Sie das Modell physikalisch genau, indem Sie die Dynamik, Kontakte, Hydraulik und Pneumatik implementieren. Durch Hinzufügen eines elektrischen Diagramm-Layers werden die digitalen Zwillinge vervollständigt. Sorry, your browser doesn't support embedded videos. Verarbeitung der Sensordaten Implementierung von Algorithmen zur Sensordatenverarbeitung mit leistungsstarken Toolboxen in MATLAB und Simulink. Verbindung zu Sensoren über ROS, Seriell und andere Protokolltypen.
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