Kognitive Robotik - Modultafeln der TU Ilmenau
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Fachinformationen zu Fachnummer 101648 - allgemeine Informationen | |
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Fachnummer | 101648 |
Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
Fachgebietsnummer | 2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik) |
Fachverantwortliche(r) | Prof. Dr. Horst-Michael Groß |
Sprache | deutsch |
Turnus | Sommersemester |
Vorkenntnisse | Vorlesungen Neuroinformatik und Maschinelles Lernen, Angewandte Neuroinformatik |
Lernergebnisse | In der Vorlesung Kognitive Robotik lernen die Studenten die Begrifflichkeiten und das Methodenspektrum der Kognitiven Robotik kennen. Sie verstehen übergreifende Ansätze zur Konzeption und der Realisierung von Robotik-Komponenten aus der Sicht von Sensorik, Aktorik und kognitiver Informationsverarbeitung. Sie kennen Techniken der Umgebungswahrnehmung und der lokalen und globalen Navigation von Kognitiven Robotern in komplexer realer Einsatzumgebung. Die Studierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus dem o. g. Problemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums Lösungskonzepte für unterschiedliche Fragestellungen der Service- und Assistenzrobotik zu entwerfen und umzusetzen, sowie bestehende Lösungskonzepte zu bewerten. Vor- und Nachteile der Komponenten und Verfahren im Kontext praktischer Anwendungen sind den Studierenden bekannt. |
Inhalt | 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:
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. |
Medienformen | Präsenzvorlesung mit Powerpoint, Arbeitsblätter zur Vorlesung, Übungsaufgaben, Videos, Python Apps, studentische Demo-Programme, e-Learning mittels „Jupyter Notebook“ |
Literatur |
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Lehrevaluation |
Spezifik Referenzfach | |
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Fachname | Kognitive Robotik |
Prüfungsnummer | |
Leistungspunkte | 12 |
SWS | |
Präsenzstudium (h) | 68 |
Selbststudium (h) | 292 |
Verpflichtung | Pflicht |
Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 60 Minuten |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2014 | |
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Fachname | Kognitive Robotik |
Prüfungsnummer | 2200590 |
Leistungspunkte | 12 |
Präsenzstudium (h) | 68 |
Selbststudium (h) | 292 |
Verpflichtung | Pflicht |
Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 60 Minuten |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
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