Aktuell erleben wir, wie künstliche Systeme uns als Menschen in immer mehr Aufgaben unterstützen können. Neben virtuellen Agenten und Assistenzsystemen, die uns im Alltag schon vielfach begleiten, sind dies aktuell zunehmend schon erste Roboter, die spezifische Aufgaben –wie zum Beispiel Staub saugen– übernehmen. Um solche mobilen Systeme real in unserem Alltag anwenden zu können, ist es notwendig, dass diese sich adaptiv in ihrer Umgebung zurechtfinden können und mit anderen Systemen –zumindest auf einfache Art und Weise– interagieren und kooperieren können. Nicht klar spezifizierbare Aufgaben und nicht vollständig vorhersagbare Umgebungsbedingungen bilden hier eine spezielle Herausforderung, die gerade den Übergang von automatisierten hin zu autonomen Systemen charakterisieren. Die Vorlesung zielt hier zum einen darauf, grundlegende Roboterkontrollarchitekturen und deren Bestandteile (Sensorik, Aktuatorik) einzuführen und jeweils in einzelnen anwendungsbezogenen Beispielen anzuwenden. Zum anderen zielt sie darauf, darüber hinausgehend die Herausforderungen für autonomes und adaptives Verhalten zu charakterisieren und grundlegende Techniken für intelligent handelnde Roboter vorzustellen (Vorausplanung, Nutzen von Wissen, Navigation).
Inhalte der Vorlesung:
- Grundlegende Kontrollansätze und Architekturen, Autonomie von Robotern
- Aktuatorik für mobile Roboter: Lokomotion, fahrende Plattformen, Embodied Approaches
- Grundlagen der Regelung, Kinematik (Inverse Kinematik, Vorwärtskinematik)
- Sensorik und Wahrnehmung: Typen von Sensoren, visuelle Sensoren, Tiefensensoren, Sensorfusion
- Lokalisierung und probabilistische Verfahren für Navigation (SLAM)
- Vorausplanung und Aufbauen von funktionalem Wissen über die Umgebung
- Lehrende/r: Malte Schilling