Inhalt:

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Robotik. Sie ist in folgende Themenschwerpunkte untergliedert:

• Bewegungserzeugung und dynamische Regelungsverfahren: Dieser Schwerpunkt beschäftigt sich mit Koordinatensystemen, nichtholonomen Bewegungsmodellen wie Ackermannmodellen (analog zu Automobilen) sowie PID-Reglern.
• Planungsverfahren: Planung mit Hindernissen, Finden von Pfaden, Dijkstra, A*, Hindernisse im Konfigurationsraum, RRT, lattice planner, Gradientenabstieg, Potenzialfeldmethoden, Splines
• Localisierung und Mapping: Zustandsabschätzung, Bayesfilter, Odometrie, Partikelfilter, Kalmanfilter, SLAM-Verfahren.
• Vision und Umgebungswahrnehmung: SIFT, HOG-features, Deformable parts models, hough transform, Spurerkennung, 3d-Punktwolken, RANSAC .

Nach dieser Vorlesung werden die Studenten in der Lage sein, einfache Algorithmen zur Bewegungserzeugung und Zustandsabschätzung für Roboter zu erzeugen.

Die VL wird in deutscher Sprache gehalten, Folien und Begleitmaterial sind größtenteils auf Englisch.

Literatur

Literatur:

Bruno Siciliano, Oussama Khatib: Handbook of Robotics (partially online at Googlebooks) Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani: Robotics: modelling, planning and control Steven LaValle: Planning Algorithms Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Probabilistic Robotics

Zusätzliche Informationen

Voraussetzungen:

Interesse an Robotik mit Anwendungen an autonomen Fahrzeugen. Grundwissen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Optimisierung. Die Studierenden werden mit einem echten Modellauto im Robotiklabor arbeiten.