Autonome Drohnenentwicklung mit PX4 & MAVSDK

Auf Anfrage verfügbar

Autonome Drohnenentwicklung mit PX4 & MAVSDK

Dauer

5 Tage

Terminplanung

Flexible Termine

Verfügbar als Inhouse- oder individuell geplanter Workshop

Ihr Trainer

Pawel Sawicki

he/him

Senior Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer und Softwarearchitekt mit über 15 Jahren Erfahrung, spezialisiert auf Deep Learning, NLP und LLM-basierte Systeme. Starker Fokus auf dem Design und der Bereitstellung von End-to-End-AI-Pipelines, einschließlich Modell-Feinabstimmung (LoRA/PEFT), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Hochleistungs-Inferenz mit modernen Frameworks wie PyTorch, Hugging Face Transformers und vLLM. Erfahren im Aufbau von agentischen Systemen mit LangChain und LangGraph, sowie in der Entwicklung skalierbarer Backend-Dienste in Python. Vereint fundierte Software-Engineering-Prinzipien mit praktischer Expertise in datenzentrierter AI, um robuste, produktionsreife Lösungen zu liefern.

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Über diesen Workshop

Von der Simulation zur Autonomie. Einzeldrohnensysteme meistern

Dieser intensive, praxisorientierte Workshop bietet eine umfassende Einführung in die autonome Drohnenentwicklung mit dem PX4-Autopilot-Ökosystem, der MAVSDK-Python-API und dem MAVLink-Kommunikationsprotokoll. Über fünf Tage hinweg entwickeln sich die Teilnehmer von grundlegenden UAV-Architekturkonzepten hin zu produktionsreifen autonomen Flugsystemen.

Was Sie lernen werden

Tag 1. Grundlagen & Umgebungseinrichtung: Verstehen Sie die Architektur moderner Unmanned Aerial Systems (UAS), einschließlich Fahrzeugtypen (Multicopter, Starrflügler, VTOL, Helikopter, Rover), Autopilot-Systeme, Flight-Controller-Hardware (Pixhawk, FMU/IO-Architektur), Sensorsuiten (Gyroskop, Beschleunigungsmesser, Magnetometer, Barometer, GPS) und das Dronecode-Ökosystem. Richten Sie eine vollständige Entwicklungsumgebung mit Docker, PX4 SITL-Simulation und QGroundControl ein.

Tag 2. Flugmodi, Steuerungstheorie & Python Asyncio: Erkunden Sie PX4-Flugmodus-Kategorien (Manuell, Assistiert, Autonom, Offboard), Arming/Disarming-Verfahren, Sicherheitssysteme und Failsafes (Akku-Warnung, RC-Verlust, Geofencing), Koordinatensysteme (NED, Body-Frame) und Referenzrahmen. Konfigurieren Sie MAVSDK Python, meistern Sie async/await-Patterns, asyncio.run(), asyncio.gather() und paralleles Task-Management für Drohnenanwendungen.

Tag 3. MAVSDK-Programmierung & Missions-Grundlagen: Meistern Sie zentrale MAVSDK-Konzepte einschließlich Systemerkennung, Verbindungsmanagement, das Telemetry-Plugin (Position, Lage, Akku, GPS, Flugmodus) und das Action-Plugin (Arm, Disarm, Takeoff, Land, RTL). Programmieren Sie autonome Missionen mit Waypoints, Kamera-Aktionen und Missions-Fortschrittsüberwachung. Generieren Sie Survey-Grid-Patterns, Kreismuster und lesen Sie Missionen programmatisch aus Dateien.

Tag 4. Offboard-Steuerung & benutzerdefinierte Flugmuster: Implementieren Sie Echtzeit-Offboard-Steuerung mit Positions-Setpoints in NED-Koordinaten, Geschwindigkeitsbefehle in Body- und lokalen Frames und glatte Trajektoriengenerierung. Erstellen Sie fortgeschrittene Flugmuster einschließlich Kreispatrouille, Achter-Manöver, dynamisches Zielverfolgung, Spiralauf-/abstieg und benutzerdefinierte parametrische Trajektorien.

Tag 5. Produktionsreife Entwicklung & Integration: Wenden Sie produktionsreife Engineering-Praktiken an, einschließlich umfassender Fehlerbehandlung, Retry-Logik mit exponentiellem Backoff, Verbindungsverlust-Wiederherstellung, GPS-/Sensorausfall-Behandlung und Timeout-Management. Entwerfen Sie Flight-State-Machines, implementieren Sie automatisierte Pre-Flight-Checks und bauen Sie strukturierte Logging- und Telemetrie-Aufzeichnungssysteme auf.

Zielgruppe

Software-Ingenieure, Systemingenieure, Robotik-Ingenieure, Drohnen-Enthusiasten, Verteidigungspraktiker und Forscher mit Interesse an autonomen UAV-Systemen.

Voraussetzungen

Grundlegende Python-Programmierkenntnisse
Verständnis von Kommandozeilen-Interfaces
Vertrautheit mit Git (hilfreich, aber nicht erforderlich)

Lernziele

UAV-Systemarchitektur verstehen, einschließlich Flight Controller, Sensoren und Kommunikationsprotokolle
Entwicklungsumgebungen mit Docker, PX4 SITL und QGroundControl konfigurieren
Autonome Fluganwendungen mit der MAVSDK-Python-API und Async-Patterns programmieren
Komplexe autonome Missionen mit Waypoints, Aktionen und bedingtem Verhalten erstellen
Offboard-Steuerung für benutzerdefinierte Flugmuster und Trajektorien implementieren
Produktionsreife Fehlerbehandlung, Sicherheitsmechanismen und Robustheitsmuster anwenden
Zuverlässige Drohnenanwendungen für den realen Einsatz entwickeln
Drohnensysteme effektiv debuggen und Fehler beheben
Auf fortgeschrittene Mehrdrohnensysteme (Teil 2) vorbereiten