Weiterbildungsprogramm in Navigation und SLAM für die AMR-Technik
Online-Weiterbildungsprogramm mit 1.900 Stunden in Navigation und SLAM-Technik für AMRs. 12 Module zu Kinematik und Sensorik, probabilistischer Zustandsschätzung, LiDAR- und visuellem SLAM, Pose-Graph-Optimierung, Pfadplanung, lokaler Regelung, industrieller Lokalisierung, Sicherheit und Validierung gemäß ISO 3691-4:2023, ISO 13849-1:2023 und IEC 61496-3:2018, mit einem zugewiesenen fachlichen Tutor.
Weiterbildungsprogramm in Navigation und SLAM für die AMR-Technik — Studium aus Österreich
Robotik, Automatisierung und Regelungstechnik sind in der österreichischen Industrie tief verankert. Hersteller von Maschinen und Anlagen setzen auf automatisierte Produktionslinien, und Forschungseinrichtungen wie das Austrian Institute of Technology entwickeln Mensch-Roboter-Kollaboration und intelligente Steuerungen. Universitäten in Linz, Graz und Wien bieten einschlägige Studiengänge. Normen für Maschinensicherheit werden über Austrian Standards und europäische Regelwerke vorgegeben.
Gebühren für Österreich: € 8.920 (Euro), mit Ratenzahlung und Kostenbeteiligung durch den Arbeitgeber.
Zuständige Stellen in Österreich
Typische Tätigkeitsfelder
Fragen aus Österreich
Welche Berufsvertretung in Österreich ist für Automatisierung und Regelungstechnik relevant, und wird SEIUM anerkannt?
Relevante Fachverbände sind in Österreich unter anderem der Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (OVE) und die Fachgruppen der Wirtschaftskammer. Der Titel Ingenieur ist in Österreich nach dem Ziviltechnikergesetz oder dem Ingenieurgesetz für bestimmte Bereiche geregelt. SEIUM-Abschlüsse sind private Qualifikationen und nicht akkreditiert. Die Anerkennung liegt bei Arbeitgebern oder den Stellen.
Welche Arbeitgeber in Österreich suchen Fachkräfte für Robotik und Automatisierung?
Gefragt sind Industrieunternehmen in Maschinenbau, Automobilzulieferung, Elektronik und Verpackung sowie Systemintegratoren und Forschungseinrichtungen. Gesucht werden Kenntnisse in Steuerung, Sensorik und Systemintegration. Ein privater Abschluss kann diese Kompetenzen dokumentieren, die Einstellung hängt aber von Erfahrung ab. Projektnachweise sind ein wichtiger Pluspunkt.
Ist das Programm neben dem Beruf zeitlich machbar, und gibt es Zahlungs- oder Förderoptionen?
Das Studium ist vollständig online und auf Englisch, ein Visum ist für das Lernen von zu Hause nicht erforderlich. Ein Weiterbildungsprogramm umfasst 1.900 Stunden und erfordert eine gute Zeitplanung. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und Arbeitgeberförderung ist möglich. Ein persönlicher technischer Tutor begleitet Sie.
Übernehmen Sie die Kontrolle.
Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.
Was Sie danach können
Kinematik und Sensorik autonomer mobiler Roboter modellieren.
Bayes'sche Filter zur Lokalisierung von AMRs anwenden.
Karten mit LiDAR- und visuellen SLAM-Verfahren erstellen.
Pose-Graphen mit Schleifenschlüssen optimieren.
Globale Planer und lokale Regler in Nav2 konfigurieren.
Anforderungen der ISO 3691-4 in die Navigation integrieren.
Navigationsleistung mit Metriken und Simulation validieren.
Für wen es gedacht ist
- Ingenieure für Robotiknavigation.
- Softwareentwickler für ROS 2.
- SLAM-Spezialisten.
- Integratoren autonomer mobiler Roboter.
- Ingenieure für Wahrnehmungssysteme.
- Verantwortliche für den Einsatz von AMRs.
- Ingenieur- oder Naturwissenschaftsabsolventen, die in die Intralogistik einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- ISO 3691-4:2023 (Sicherheit von fahrerlosen Flurförderzeugen)
- ISO 13849-1:2023 (sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen)
- IEC 61496-3:2018 (aktive optoelektronische Schutzeinrichtungen – Scanner)
- ISO 8373:2021 (Robotik-Vokabular)
- ANSI/RIA R15.08-1-2020 (Sicherheit industrieller mobiler Roboter)
- VDA 5050 (Kommunikationsschnittstelle zwischen FTF/AMR und Flottenmanager)
- Richtlinie 2006/42/EG (EU-Maschinenrichtlinie)
- Verordnung (EU) 2023/1230 (EU-Maschinenverordnung)
- ROS 2 Nav2
- SLAM Toolbox
- Google Cartographer
- GTSAM
- NVIDIA Isaac Sim
12 Module · 1900 Std.
1.1Kinematische Modelle für Differential- und Omnidirektionalantriebe1.2Mecanum- und Ackermann-Plattformen in der Intralogistik1.3Radodometrie und akkumulierte Drift1.4Propriozeptive Sensoren: Encoder und IMU1.52D- und 3D-LiDAR für mobile Roboter1.6Stereo-, RGB-D- und ToF-Kameras1.7Zeitsynchronisation und extrinsische Kalibrierung1.8Koordinatensysteme und TF2-Transformationen1.9ROS-2-Architektur für mobile Roboter1.10Labor: Odometriekalibrierung mit UMBmark
2.1Satz von Bayes und rekursive Filter2.2Erweitertes Kalman-Filter zur Lokalisierung2.3Unscented-Kalman-Filter und Sigma-Punkte2.4Partikelfilter und Resampling2.5Adaptive Monte-Carlo-Lokalisierung (AMCL)2.6Sensorfusion mit robot_localization2.7Bewegungs- und Beobachtungsmodelle2.8Das Problem des entführten Roboters (Kidnapped Robot Problem)2.9Konsistenzbewertung mit NEES2.10Praxis: Fusion von IMU- und Odometriedaten mit einem EKF
3.1Formulierung des vollständigen SLAM-Problems3.2Punktwolkenregistrierung mit ICP und NDT3.3Korrelatives Scan-Matching in Echtzeit3.4Cartographer: Submaps und Schleifenschluss3.5SLAM Toolbox für serielle Kartierung3.6LOAM, LeGO-LOAM und LIO-SAM3.7Probabilistische Belegungsgitter3.83D-Karten mit OctoMap und Voxeln3.9Kartierung großflächiger Anlagen3.10Labor: Lagerkarte mit SLAM Toolbox
4.1Mehransichtengeometrie und das Lochkameramodell4.2ORB- und SIFT-Merkmale4.3ORB-SLAM3 im monokularen und Stereo-Modus4.4Direkte visuelle Odometrie: DSO und LSD-SLAM4.5IMU-Vorintegration und VINS-Mono4.6RTAB-Map mit RGB-D-Kameras4.7Bag of Visual Words zur Ortserkennung4.8Robustheit gegenüber Licht und dynamischen Umgebungen4.9AprilTag-Marker zur Relokalisierung4.10Praxis: visuell-inertiale Odometrie mit dem EuRoC-Datensatz
5.1Faktorgraphen und die Methode der kleinsten Quadrate5.2Dünnbesetzte Gauß-Newton- und Levenberg-Marquardt-Verfahren5.3Bibliotheken g2o, GTSAM und Ceres Solver5.4Inkrementelle Optimierung mit iSAM25.5Erkennung und Validierung von Schleifenschlüssen5.6Robuste Kostenfunktionen gegenüber Ausreißern5.7Marginalisierung und gleitende Fenster5.8Speicherverwaltung bei persistenten Karten5.9Multi-Session-SLAM und Zusammenführung von Karten5.10Workshop: Pose-Graph mit GTSAM
6.1Konfigurationsraum und Kostenkarten6.2Algorithmen A*, Dijkstra und Theta*6.3Stichprobenbasierte Planer RRT und RRT*6.4State Lattice mit Bewegungsprimitiven6.5Smac Planner in Nav26.6Enge Gänge zwischen Regalen6.7Nichtholonome Zwangsbedingungen und Dubins-Kurven6.8Sperrzonen mit Keepout-Filtern6.9Neuplanung bei sich ändernden Karten6.10Praxis: Vergleich von Planern in Nav2
7.1Dynamic Window Approach und Varianten7.2Timed Elastic Band für glatte Trajektorien7.3Regulated Pure Pursuit zur Bahnverfolgung7.4MPPI: stichprobenbasierte prädiktive Regelung7.5Geschwindigkeitshindernisse und Navigation zwischen Personen7.6Verfolgung dynamischer Hindernisse7.7Kostenkartenschichten: Inflation und Voxel-Schicht7.8Verhaltensbäume und Wiederanlaufstrategien in Nav27.9Abstimmung von Geschwindigkeits- und Beschleunigungsprofilen7.10Labor: Navigation in Gängen mit Fußgängern
8.1Lokalisierung mit Reflektoren und Baken8.2Natürliche Navigation im Vergleich zu Magnetband8.3UWB-Innenraumpositionierung8.4Semantische Karten und Betriebsbereiche8.5Layoutänderungen und Kartenaktualisierungen8.6Präzises Andocken an Ladestationen8.7Andocken mit Markern und Punktwolken8.8Genauigkeit bei Übergaben an Förderbänder8.9Integrität und Vertrauenswürdigkeit der Lokalisierung8.10Fallstudie: Andocken an einer Übergabestation
9.1Sicherheits-Laserscanner und Schutzfelder9.2Geschwindigkeitsabhängiges Umschalten der Felder9.3Anforderungen der ISO 3691-4 an fahrerlose Fahrzeuge9.4Sicherheitsfunktionen nach ISO 13849-19.5Negative Hindernisse, Rampen und Niveauwechsel9.6Semantische Segmentierung mit schlanken neuronalen Netzen9.7Personenerkennung mit LiDAR und Bildverarbeitung9.8Koexistenz mit Gabelstaplern und Bedienpersonal9.9Validierung der Bremswege9.10Praxis: Auslegung von Schutzfeldern
10.1Simulation in Gazebo mit ROS 210.2NVIDIA Isaac Sim für Logistikumgebungen10.3Synthetische Szenarien und Datensätze10.4ATE- und RPE-Trajektorienmetriken10.5Benchmarks KITTI, TUM RGB-D und EuRoC10.6Aufzeichnung mit rosbag2 und Reproduzierbarkeit10.7Hardware-in-the-Loop-Systemtests10.8Analyse von Lokalisierungsfehlern10.9Abnahmekriterien im Feld10.10Workshop: Trajektorienbewertung mit evo
11.1Eingebettete Rechner auf Jetson und IPC11.2Optimierung von Latenz und Leistungsaufnahme11.3Integration mit WMS und Flottenmanagern11.4Schnittstelle VDA 5050 zwischen AMR und übergeordneter Steuerung11.5Von mehreren Robotern gemeinsam genutzte Karten11.6Überwachung und Diagnose im Betrieb11.7OTA-Updates und Versionsverwaltung11.8Cybersicherheit der Robotersoftware11.9Kartenpflege im Dauerbetrieb11.10Fallstudie: Inbetriebnahme in einem Logistikzentrum
12.1Analyse der Umgebung und der Navigationsanforderungen12.2Auswahl von Sensorik und Bordrechnern12.3Implementierung der SLAM-Verarbeitungskette12.4Konfiguration des Nav2-Stacks12.5Systemvalidierung in der Simulation12.6Tests mit einem realen Roboter oder Datensatz12.7Analyse von Genauigkeit und Robustheit12.8Schlussfolgerungen und künftige Arbeiten12.9Bericht zur Abschlussarbeit12.10Abschlussarbeit: Verteidigung vor einem Prüfungsgremium
Wie Sie lernen
Ein vollständig online durchgeführtes Programm am SEIUM-Campus mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Lehrveranstaltungen und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Sie arbeiten innerhalb jedes Durchgangs in Ihrem eigenen Tempo, sodass sich das Studium gut mit dem Beruf vereinbaren lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitetes Studium des Originalnormtextes und praktische Übungen. Die eingesetzte Software sind ROS 2 Nav2, SLAM Toolbox, Google Cartographer, GTSAM und NVIDIA Isaac Sim in kostenlosen, akademischen oder Evaluierungsversionen. Die Übungen orientieren sich an realen Verfahren: Kartierung von Logistikanlagen mit LiDAR, Bewertung der Lokalisierung mit öffentlichen Datensätzen und Abstimmung der Navigation in der Simulation. Die Bewertung erfolgt modulbegleitend sowie durch die abschließende Abschlussarbeit.
Abgedeckte Normen: ISO 3691-4:2023, ISO 13849-1:2023, IEC 61496-3:2018, ISO 8373:2021, ANSI/RIA R15.08-1-2020, VDA 5050, Richtlinie 2006/42/EG, Verordnung (EU) 2023/1230.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur oder gleichwertige nachgewiesene Berufserfahrung.
- Internetanschluss und ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann.
- Englischkenntnisse, die für das Lesen technischer Normen ausreichen.
Bereit zu starten?
Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Das Programm umfasst insgesamt 1.900 Stunden über 12–14 Monate. Sie bestimmen Ihr Lerntempo innerhalb jedes Durchgangs, und Ihr Tutor hilft Ihnen, den Arbeitsaufwand mit Ihrer beruflichen Tätigkeit zu vereinbaren.
Sie arbeiten mit ROS 2 Nav2, SLAM Toolbox, Google Cartographer, GTSAM und NVIDIA Isaac Sim in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Wo es eine kostenlose Alternative gibt, zeigt Ihnen Ihr Tutor diese auf.
Ein Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute, das nach Bestehen der laufenden Bewertung und der Abschlussarbeit verliehen wird. Es handelt sich um einen eigenen Abschluss von SEIUM und nicht um einen staatlichen Studienabschluss; seine Anerkennung hängt vom absolvierten Programm und den Bestimmungen des jeweiligen Landes ab.
Ja. In einem Kurs oder Postgraduiertendiplom desselben Fachbereichs bestandene Module werden im höherwertigen Programm anerkannt. Fragen Sie bei der Einschreibung nach der Anerkennungsregelung.
Ein Abschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur (oder gleichwertige berufliche Erfahrung), ein Computer, der die Software ausführen kann, und Englischkenntnisse, die zum Lesen technischer Normen ausreichen.
Die Starttermine werden vom Lehrkörper von SEIUM für jeden Durchgang festgelegt. Unser Zulassungsteam bestätigt Ihnen den nächsten verfügbaren Termin, wenn Sie sich bewerben.
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