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Institut für Anthropomatik und Robotik
Lehrstuhl für Hochperformante Humanoide Technologien
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Robotik II: Humanoide Robotik

Robotik II: Humanoide Robotik
Typ: Vorlesung (V) Links:
Semester: SS 2017
Zeit: 24.04.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


08.05.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

15.05.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

22.05.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

29.05.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

12.06.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

19.06.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

26.06.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

03.07.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

10.07.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

17.07.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

24.07.2017
09:45 - 11:15 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


Dozent: Mirko Wächter
Prof.Dr.-Ing. Tamim Asfour
Dr.-Ing. Nikolaus Vahrenkamp
Peter Kaiser
Simon Ottenhaus

Dr. Eren Erdal Aksoy
You Zhou
Fabian Paus
SWS: 2
ECTS: 3
LVNr.: 24644
Prüfung: 08.09.2016, 11:00 Uhr Gerthsen Hörsaal
Voraussetzungen

Der Besuch folgender Vorlesungen wird empfohlen:

Vorlesung Robotik I: Einführung in die Robotik

Vorlesung Mechanoinformatik in der Robotik

Beschreibung

I

LiteraturhinweiseWeiterführende Literatur

Wissenschaftliche Veröffentlichungen zum Thema, werden auf der VL-Website bereitgestellt.

Lehrinhalt

In dieser Vorlesung werden aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet der humanoiden Robotik vorgestellt, die sich mit der Implementierung komplexer sensomotorischer und kognitiver Fähigkeiten in humanoiden Robotern beschäftigen. In den einzelnen Themenkomplexen werden verschiedene Methoden und Algorithmen, deren Vor- und Nachteile, sowie der aktuelle Stand der Forschung diskutiert:

1. Entwurf humanoider Roboter

  • Biomechanische Modelle des menschlichen Körpers
  • Mechatronik humanoider Roboter

2. Aktive Perzeption

  • Aktives Sehen und Abtasten
  • Visuo-haptische Exploration

3. Greifen beim Menschen und bei humanoiden Robotern

  • Greifen beim Menschen
  • Planung ein- und zweihändiger Greifaufgaben

4. Zweibeiniges Laufen

  • Laufen und Balancieren beim Menschen
  • Aktives Balancieren bei humanoiden Robotern

5. Imitationslernen und Programmieren durch Vormachen

  • Erfassung und Analyse menschlicher Bewegungen
  • Aktionsrepräsentationen: DMPs, HMMs, Splines
  • Abbildung und Reproduktion von Bewegungen

6. Von Signalen zu Symbolen

  • Von Merkmalen zu Objekten und von Bewegungen zu Aktionen.
  • Object-Action Complexes: Semantische sensomotorische Kategorien

7. Modelle zu Planung, autonomem Handeln und Entscheiden

  • Symbolische Planung
  • Probabilistischen Entscheidungsverfahren
Kurzbeschreibung

Die Studierenden haben einen Überblick über aktuelle Forschungsthemen bei autonomen lernenden Robotersystemen am Beispiel der humanoiden Robotik. Sie verstehen grundlegende Konzepte aus der autonomen Robotik und künstlichen Intelligenz und können sie auf gegebene Problemstellungen anwenden. Sie erlangen Wissen über den Perzeption-Aktions-Zyklus, den Erwerb und Modellierung von Bewegungen und Handlungswissen und das autonome Planen und Entscheiden sowie die semantische Lücke in der kognitiven Robotik. Im Einzelnen werden die Themen Aufbau von humanoiden Robotern, Greifen, Laufen, aktive Perzeption, Programmieren durch Vormachen und Imitationslernen, Generierung semantischer Repräsentationen aus sensomotorischer Information behandelt. Beispiele aus der aktuellen Forschung werden herangezogen, um das gelernte Wissen zu vertiefen. Der Teilnehmer kann die vorgestellten Ansätze bewerten, vergleichen und analysieren.

Arbeitsbelastung

90 h

Zielgruppe

Modul für Master Maschinenbau, Mechatronik und Informationstechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik