Veranstaltungsarten (SWS)
Vorlesung: 3 │ Übung: 0 │ Praktikum: 1 │ Seminar: 0
Prüfungsnummer: ZKD 50011
Lehrform:

Vorlesung als Präsenzveranstaltung inklusive Filme und Simulationen, und Praktikum inklusive Mobile Roboter, Sensoren/Kameras und dem Robot Operating System

Sprache: Englisch
Turnus: WS
ECTS: 6
Prüfungsleistung Klausur (90 min.)
Mündliche Prüfung (30 min.)
zugeordnete Studiengänge
zugeordnete Personen
zugeordnete Module
Informationen
Beschreibung:

Ein kognitives Robotersystem nimmt mit Sensoren die Umgebung und die eigene Körperlichkeit wahr, sammelt, strukturiert und verwendet selbständig Wissen, trifft darauf basierend sinnvolle Verhaltensentscheidungen, und reagiert/agiert mit Aktuatoren flexibel in Echtzeit. In der Vorlesung werden moderne Architekturkonzepte, Verfahren der Raumrepräsentation und zur Selbstlokalisierung, Systeme für visuell basiertes Greifen von Objekten, einfache Regelungsverfahren, Wegplanung zur Roboter-Navigation, Online-Roboterlernen sowie Robotik-Simulation behandelt. Im Rahmen des Praktikums werden ausgewählte Themen anhand von mobilen Robotern und dem Robot Operating System praktisch vertieft in der Programmiersprache Python. Inhalte im Einzelnen:

  • Anwendungen von kognitiven Robotersystemen
  • Kognitive Wahrnehmungs-Handlungs-Systeme
  • Bestandteile von Robotersystemen
  • Sensorsysteme als Grundlage für die Autonomie
  • Koordinatensysteme und Transformationen
  • Visuell-basierte Regelung eines Roboterarms
  • Arten der Umweltbeschreibung
  • Wegplanung zur Roboter-Navigation
  • Probabilistische Ansätze zur Roboterlokalisierung
  • Online lernende Verfahren zur Roboter-Navigation
  • Robotik Simulation
  • Programmierung kognitiver Robotersysteme
  • Robot Operating System
Lernziele:

Die Studierenden sollen Architekturen von kognitiven Robotersystemen kennen lernen. Sie sollen Verfahren zur Roboterregelung, zur Wegplanung und Roboternavigation, zur Eigenlokalisierung,  sowie zum Roboter-Lernen verstehen und realisieren können, inklusive den zugrundeliegenden mathematischen und probabilistischen Methoden. Für bestimmte Problemstellungen sollen sie in der Lage sein, potentielle Konfigurationen vorzuschlagen und zu bewerten.

Literatur:
  • R. Arkin: Behavior-Based Robotics, The MIT Press, 1998.
  • H. Choset, at al.: Principles of Robot Motion, MIT Press, 2005.
  • J. Latombe: Robot Motion Planning, Kluwer Academic Publishers, 1991.
  • S. Niku: Introduction to Robotics, Prentice Hall, 2001.
  • B. Siciliano, O. Khatib: Handbook of Robotics, Springer, 2008.
  • Ausgewählte Zeitschriftenartikel.
  • Aktuelle eigene Artikel sowie Bachelor-/Master-/Doktorarbeiten.
Vorleistung:

 

Infolink: www.is.uni-due.de/crs
Bemerkung:
Description:

Cognitive robot systems use sensors and cameras to perceive their environment, in order to acquire and process knowledge for goal directed behavioral decisions. Such systems can be robot vehicles (e.g. for map buildung), robot arms (e.g. for object grasping), or robot heads (e.g. for active vision). The main focus of the course is on methods to reach such intelligent robot behaviors. This includes architectures, space representation, self localisation, navigation, visual servoing,  online robot learning, robotics simulation. In the practical part, selected topics are being deepened using mobile robots and the Robot Operating System in programming language Python. Contents at a glance:

  • Applications of Cognitive Robot Systems
  • Cognitive perception-action systems
  • Components of robot systems
  • Sensor components as basis for autonomy
  • Coordinate systems and transformations
  • Visual Servoing of a robot arm
  • Representation of environment
  • Robot motion planning
  • Probabilistic robot localisation
  • Online robot learning for navigation
  • Robotics simulation
  • Programming of cognitive robot systems
  • Robot Operating System
Learning Targets:

Students should get to know possible architectures of cognitive robot systems. They should understand selected methods to solve motion planning and robot navigation, self localisation and obstacle avoidance, and should be familiar with the basic mathematics. For selected problems, they should be able to propose and evaluate potential configurations for cognitive robot systems.

Literature:
  • R. Arkin: Behavior-Based Robotics, The MIT Press, 1998.
  • H. Choset, at al.: Principles of Robot Motion, MIT Press, 2005.
  • J. Latombe: Robot Motion Planning, Kluwer Academic Publishers, 1991.
  • S. Niku: Introduction to Robotics, Prentice Hall, 2001.
  • B. Siciliano, O. Khatib: Handbook of Robotics, Springer, 2008.
  • Ausgewählte Zeitschriftenartikel.
  • Aktuelle eigene Artikel sowie Bachelor-/Master-/Doktorarbeiten.
Pre-Qualifications:
Info Link: www.is.uni-due.de/crs
Notice: