Robotvision - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Robotvision im Studiengang Master Informatik 2013 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200087 |
| Prüfungsnummer | 220457 |
| Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
| Fachgebietsnummer | 2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Horst-Michael Groß |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 45 |
| Selbststudium (h) | 105 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | Prüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen |
| Details zum Abschluss | Das Modul Robotvision mit der Prüfungsnummer 220457 schließt mit folgenden Leistungen ab:
Details zum Abschluss Teilleistung 2: Erfolgreiche Implementierung von zwei vorgegebenen Navigationsalgorithmen im vorhandenen Navigationsframe Simulator |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=27 |
| Lehrende | Prof. Dr. Groß, Horst-Michael |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Kognitive Robotik |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Im Modul "Robotvision" haben die Studierenden die Begrifflichkeiten und das Methodenspektrum des Maschinellen Sehens mit Fokus in der mobilen Robotik kennen gelernt. Sie haben das Paradigma der handlungsorientierten Wahrnehmung - insbesondere zur visuellen Roboternavigation in natürlicher Umwelt verstanden. Sie beherrschen wichtige Basisoperationen für die visuelle Wahrnehmung der Umgebung (Tiefe, Bewegung, Hindernisse, Freiraum, Räumlichkeiten, eigene Position in der Welt) und können Handlungskonsequenzen aus der visuellen Wahrnehmung der Umgebung ableiten. Sie haben Techniken der vision-basierten Umgebungswahrnehmung und der lokalen und globalen Navigation von Kognitiven Robotern in komplexer realer Einsatzumgebung kennen gelernt. 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. Nach
intensiven Diskussionen während der Übungen und zur Auswertung des Praktikums (Teilleistung 2) können die Studierenden Leistungen ihrer Mitkommilitonen
richtig einschätzen und würdigen. Sie berücksichtigen Kritik, beherzigen
Anmerkungen und nehmen Hinweise an. |
| Inhalt | Das Modul vermittelt das erforderliche Methodenspektrum aus theoretischen Grundkenntnissen und praktischen Fähigkeiten zum Verständnis, zur Implementierung und zur Anwendung von Verfahren der vision-basierten Roboternavigation und Objektmanipulation sowie zur erforderlichen Informations- und Wissensverarbeitung. Es vermittelt sowohl Faktenwissen, begriffliches und algorithmisches Wissen aus folgenden Themenkomplexen:
Im Rahmen des Praktikums werden die behandelten methodischen und algorithmischen Grundlagen der vision-basierten Roboternavigation durch die Studierenden selbst softwaretechnisch umgesetzt und im Rahmen eines vorgefertigten Robotersimulations-Frameworks implementiert (Teilleistung 2).
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| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Präsenzvorlesung mit Powerpoint, Arbeitsblätter zur Vorlesung, Übungsaufgaben, Videos, Python Apps, e-Learning mittels "Jupyter Notebook", Moodle-Kurs
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| Literatur | - Hertzberg, J., Lingemann, K., Nüchter, A.: Mobile Roboter, Springer 2012 - Siegwart, R., Nourbakhsh, I. R., Scaramuzza, D.: Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press 2004 - Jähne, B. Digitale Bildverarbeitung. Springer Verlag 2005 - Bradsky, G., Kaehler, A. Learning OpenCV: Computer Vision with OpenCV Library - Siciliano, B., Khatib: O. Springer Handbook of Robotics, Springer 2016 - Thrun, S., Burgard, W., Fox, D.: Probabilistic Robotics, MIT Press 2005
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| Lehrevaluation | |