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Pfadplanung unter Unsicherheit für einen Pflegeroboter

FreeVerified credential3 WochenExpert

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Implementiere A*-Pfadplanung mit TEB oder DWA in ROS 2 für einen Pflegeroboter und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.

Das Szenario

Das Startup (rund 25 Mitarbeitende) testet aktuell in zwei Spitälern in der Westschweiz; jeder Beinahezusammenstoß führt zu einem Sicherheits-Ticket und blockiert die Zertifizierung für die nächste Pilotphase.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Baue einen Pfadplaner unter Unsicherheit, der in einem dynamischen Korridor Beinahezusammenstöße minimiert, ohne die Reisezeit zu verdoppeln.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Pfadplanungsverfahren unter Unsicherheit konzipieren und implementieren
  • Globale und lokale Planung zu einem konsistenten Stack verbinden
  • Sicherheits- und Performance-Metriken in einem dynamischen Umfeld definieren
  • Trade-offs technisch verteidigen und visuell kommunizieren

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Robot Perception and Autonomy

Master · Applied Ai

Strong alignment

This challenge maps to Robot Perception and Autonomy at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

Computer-Vision-Ingenieur:in

Wahrnehmungs- und Planungs-Stacks in dynamischen Umgebungen sind die tägliche Arbeit von CV-Ingenieur:innen bei mobilen Robotikherstellern.

Dieses Projekt schärft

  • motion-planning
  • ros2
  • evaluation

Maschinelles-Lernen-Ingenieur:in

Eine prädiktive Komponente in einen Planungs-Stack zu integrieren und gegen Erfolgsraten zu messen, übt das gleiche System-Denken, das MLE in produktiven ML-Pipelines brauchen.

Dieses Projekt schärft

  • decision-under-uncertainty
  • python
  • evaluation

Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in

Trade-offs zwischen Sicherheit und Effizienz datenbasiert zu verteidigen ist die Brückenarbeit, die angewandte KI-Wissenschaftler:innen in regulierten Branchen leisten.

Dieses Projekt schärft

  • decision-under-uncertainty
  • motion-planning
  • simulation

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.