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Ansprechpartner

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß

Head of department

Telefon +49 3677 692858

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INHALTE

KSR - Kognitive Systeme/Robotik

Hinweise

Tragen Sie sich bitte MIT IHRER UNI-EMAILADRESSE in den Mailverteiler zu dieser Vorlesung ein, um den Einschreibeschlüssel für den moodle-Kurs  sowie aktuelle Informationen zu erhalten.

Senden Sie dazu eine E-Mail mit dem Betreff:
Eintrag in die Liste KSR
an folgende Adresse: ksr@tu-ilmenau.de.

Sie erhalten als Antwort den Hinweis, dass Ihre E-Mail zurückgehalten wird, bis der Moderator diese genehmigt hat. Das kann bis zu einem Tag dauern, am Wochenende auch länger. Sobald Sie in die Liste aufgenommen sind, erhalten Sie eine entsprechende Willkommensnachricht.


Lehrinhalte

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.


Vorlesungsskript & Prüfungsschwerpunkte SS 2020