Lernziele
Die Studierenden verstehen die technischen Grundlagen zur Realisierung autonomer mobiler Systeme. Sie verfügen über Kenntnisse im Umgang mit realen Sensoren und Aktoren sowie deren Modellierung und können die Basismechanismen zur Bewegungsführung auf Mikrocontrollern programmieren. Sie verstehen die algorithmischen Grundlagen ausgewählter Fragestellungen mobiler Roboter aus dem Bereich Navigation. Die Studierenden verstehen grundlegende Mechanismen der Verarbeitung unsicherer Sensordaten in komplexen Systemen am Beispiel mobiler Roboter. Sie verstehen den Nutzen probabilistischer Verfahren zur Modellierung unsicherer Informationen und verstehen deren Anwendung auf Fragestellungen der Robotik. Sie erkennen die Übertragbarkeit dieser Methoden auf andere technische Fragestellungen. Sie kennen die Herausforderungen auf Seite der Hardware, der Software und der Algorithmik für Sensor-Aktor-Systeme in der realen Welt.
Inhalt
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| Einführung und grundlegende Begriffe (Historie, Autonomie, Mobilität, Architekturen klassisch, reaktiv und hybrid) |
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| Technische Grundlagen (Sensoren, Aktoren, Embedded Controller, Kinematik) |
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| Methodische Grundlagen (Holonomie, reaktive Verhalten, Geschwindigkeitsregler, Positionsregler) |
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| Geplante Bewegung (Arbeits- und Konfigurationsraum, Wegeplanung, Bewegungsführung, Kartierung) |
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| Probabilistische Ansätze in der Robotik (Bewegungsmodell, Sensormodell, Landmarken, Kalman Filter, Position Tracking, SLAM) |
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| Ausgewählte Kapitel (z.B. Verhaltenskoordination, symbolische Planung, Software-Frameworks) |
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| Praktische Übungen mit Kleinstrobotern auf ATMEL-Basis sowie Pioneer P3DX Robotern |
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