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Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Head of Department
e-mail: fg-nikr@tu-ilmenau.de
phone: +49 3677 692858
Postal address:
Ilmenau University of Technology
Faculty of Computer Science and Automation
Neuroinformatics and Cognitive Robotics Lab
P.O. Box 10 05 65
98684 Ilmenau
Visiting address:
Helmholtzplatz 5 (Zusebau)
Room 3060
98693 Ilmenau
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Die Lehrveranstaltung vermittelt das erforderliche Methodenspektrum aus theoretischen Grundkenntnissen und praktischen Fähigkeiten zum Verständnis, zur Implementierung und zur Anwendung von Verfahren der Roboternavigation sowie zur Informations- und Wissensverarbeitung in Kognitiven Robotern. Sie vermittelt sowohl Faktenwissen, begriffliches und algorithmisches Wissen aus folgenden Themenkomplexen:
Begriffsdefinitionen (Kognitive Robotik, Servicerobotik, Assistenzrobotik), Anwendungsbeispiele und Einsatzgebiete
Basiskomponenten Kognitiver Roboter
Sensorik und Aktuatorik: aktive und passive / interne und externe Sensoren; Antriebskonzepte und Artikulationstechniken
Basisoperation zur Roboternavigation: Lokale Navigation und Hindernisvermeidung incl. Bewegungssteuerung (VFH, VFH+, DWA); Anbindung an die Motorsteuerung; Arten der Umgebungsmodellierung und –kartierung; probabilistische Selbstlokalisation (Bayes-Filter, Kalman-Filter, Partikel-Filter, MCL); Simulataneous Localization and Mapping (SLAM) Techniken (online SLAM, Full SLAM); Pfadplanung (Dijkstra, A*, D*, E*, Rapidly-Exploring Random Trees (RRTs) )
Steuerarchitekturen nach Art der Problemdekomposition und der Ablaufsteuerung
Leistungsbewertung und Benchmarking Kognitiver Roboter (Metriken und Gütemaße, Gestaltung von Funktionstests)
Aktuelle Entwicklungen der Service- und Assistenzrobotik mit Zuordnung der vermittelten Verfahren
Im Rahmen des Pflichtpraktikums werden die behandelten methodischen und algorithmischen Grundlagen der Roboternavigation (Erzeugung einer Occupancy Grid Maps, Pfadplanung (Dijkstra und A* Algorithmus), Selbstlokalisation mittels Partikelfilter) durch die Studierenden selbst softwaretechnisch umgesetzt und im Rahmen eines vorgefertigten Python-Frameworks implementiert.
Current Modultafel
Course material is available in moodle course Kognitive Robotik SS 2024