Das Robot Operating System (ROS) ist ein Open-Source Framework, welches von einer weltweiten Community zur Entwicklung autonomer Robotersysteme und dem automatisierten Fahren eingesetzt und stetig weiterentwickelt wird. ROS unterstützt dabei sowohl die Interprozesskommunikation (Austausch von Nachrichten zwischen einzelnen Funktionskomponenten) als auch eine Vielzahl durch die Community bereitgestellter Funktionskomponenten wie z.B. die Kartierung, Navigation, Kollisionsvermeidung oder Trajektorienplanung. Auf dieser Basis können in deutlich reduzierter Zeit freinavigierende Systeme wie u.a. fahrerlose Transportsysteme (FTS) oder autonome Lieferroboter entwickelt werden.
Innerhalb des Kurses erfolgt zunächst eine Einführung in Linux Ubuntu. Hierbei erfahren die Teilnehmer:innen wie sie in der Konsole navigieren, Dateien bearbeiten und Programme ausführen. Aufbauend auf dieser Einführung erfolgt der Einstieg in das Robot Operating System. Die Teilnehmer:innen lernen hierbei die Basiskomponenten des Frameworks kennen, erfahren wie neue Komponenten (Packages) dem Framework hinzugefügt und eingebunden werden, wie sie in diesen navigieren und Programme (Nodes) ausführen und neue Nachrichtentypen definieren. Darüber hinaus erfolgt der Einsatz verschiedener Werkzeuge innerhalb von ROS u.a. zur Visualisierung und Aufzeichnung von Sensordaten.

• Einführung in Linux Ubuntu
• Konzeptverstehen und Anwendungen (File System, Computation und Community Level) zum Robot Operating System (ROS)
• Integration und Konfiguration von Softwarepaketen (am Beispiel der Bildverarbeitung)

Über Uns
Das Institut für Unternehmenskybernetik e.V. (IfU) ist ein gemeinnütziges, unabhängiges, branchen-übergreifendes und interdisziplinäres Forschungs- und Entwicklungsinstitut an der RWTH Aachen auf dem Gebiet der Wirtschafts- und Sozialkybernetik und der mobilen Robotik. Die Forschungsgruppe der Mobilen Robotik beschäftigt sich hierbei insbesondere mit der Autonomie und Navigation von mobilen Robotersystemen und mobilen Manipulatoren in teil- und unstrukturierten Umgebungen. Appliziert und evaluiert werden diese Systeme in Anwendungsgebieten wie der Intralogistik, der Produktion, auf Baustellen, im Service-Bereich (z.B. in der Altenpflege) und auf Straßen, Gehwegen und in Parkanlagen. Ein Forschungsgebiet stellen hierbei lernfähige Robotersysteme dar, welche unter Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens befähigt werden, komplexe Aufgaben durchzuführen (z.B. in der Montage).