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Secretary
Institute for Anthropomatics and Robotics; High Performance Humanoid Technologies, Chair Prof. Asfour
Adenauerring 2, Building 50.20
76131 Karlsruhe

Phone: +49 721 608-48277

Email: sekretariat asfourSqp2∂anthropomatik kit edu

Robotik III - Sensoren in der Robotik

Robotik III - Sensoren in der Robotik
type: Vorlesung (V)
semester: SS 2017
time: 28.04.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


05.05.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

12.05.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

19.05.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

26.05.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

02.06.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

09.06.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

16.06.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

23.06.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

30.06.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

07.07.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

14.07.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

21.07.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

28.07.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum -102 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


lecturer: Prof.Dr.-Ing. Tamim Asfour
Pascal Meißner
Dr. Eren Erdal Aksoy
sws: 2
lv-no.: 2400067
Bemerkungen

Flexible Automation mittels intelligenter Industrie- und Serviceroboter ist kurz davor unsere Industriegesellschaft zu revolutionieren. Gerade in Deutschland ist ein Großteil der mittelständischen, aber auch der Großindustrie darauf angewiesen, mittels stärkerer Automatisierung wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies erfordert jedoch neue Technologien für einen intelligenteren und flexibleren Einsatz von Robotern in der Fertigung und bei manuellen Dienstleistungen.

Voraussetzungen

Empfehlungen:

Der vorherige Besuch der Robotik-I-Vorlesung ist nützlich jedoch nicht erforderlich.

Literaturhinweise

Eine Foliensammlung sowie ein Vorlesungsskriptum werden im Laufe der Vorlesung angeboten. Begleitende Literatur wird zu den einzelnen Themen in der Vorlesung bekannt gegeben.

Lehrinhalt

Die Robotik III Vorlesung ergänzt die Robotik I um einen breiten Überblick zu in der Robotik verwendeter Sensorik und dem Auswerten von deren Daten. Ein Schwerpunkt der Vorlesung ist das Thema Computer Vision, welches von der Datenakquise, über die Kalibrierung bis hin zu Objekterkennung und Lokalisierung behandelt wird.

Sensoren sind wichtige Teilkomponenten von Regelkreisen und befähigen Roboter, ihre Aufgaben sicher auszuführen. Darüber hinaus dienen Sensoren der Erfassung der Umwelt sowie dynamischer Prozesse und Handlungsabläufe im Umfeld des Roboters. Die Themengebiete, die in der Vorlesung angesprochen werden, sind wie folgt: Sensortechnologie für eine Taxonomie von Sensorsystemen (u.a. visuelle und 3D-Sensoren), Modellierung von Sensoren (u.a. Farbkalibrierung und HDR-Bilder), Theorie und Praxis digitaler Signalverarbeitung, Maschinensehen, Multisensorintegration und Multisensordatenfusion.

Unter anderem werden Sensorsysteme besprochen wie relative Positionssensoren (optische Encoder, Potentiometer), Geschwindigkeitssensoren (Encoder, Tachogeneratoren), Beschleunigungssensoren (piezoresistiv, piezoelektrisch, optisch u.a.), inertiale Sensoren (Gyroskope, Gravitometer, u.a.), taktile Sensoren (Foliensensoren, druckempfindliche Materialien, optisch, u.a.), Näherungssensoren (kapazitiv, optisch, akustisch u.a.), Abstandsensoren (Ultraschallsensoren, Lasersensoren, Time-of-Flight, Interferometrie, strukturiertes Licht, Stereokamerasystem u.a.), visuelle Sensoren (Photodioden, CDD, u.a.), absolute Positionssensoren (GPS, Landmarken). Die Lasersensoren sowie die bildgebenden Sensoren werden in der Vorlesung bevorzugt behandelt.

Zugangsvoraussetzungen

Je nach Studienordnung des entsprechenden Studiengangs.

Kurzbeschreibung

Die Robotik III Vorlesung ergänzt die Robotik I um einen breiten Überblick zu in der Robotik verwendeter Sensorik und dem Auswerten von deren Daten. Ein Schwerpunkt der Vorlesung ist das Thema Computer Vision, welches von der Datenakquise, über die Kalibrierung bis hin zu Objekterkennung und Lokalisierung behandelt wird. Sensoren sind wichtige Teilkomponenten von Regelkreisen und Steuerungen und befähigen Roboter, ihre Aufgaben sicher auszuführen. Darüber hinaus dienen Sensoren der Erfassung der Umwelt sowie dynamischer Prozesse und Handlungsabläufe im Umfeld des Roboters. Die Themengebiete, die in der Vorlesung angesprochen werden, sind wie folgt: Sensortechnologie für eine Taxonomie von Sensorsystemen (u.a. visuelle und 3D-Sensoren), Modellierung von Sensoren (u.a. Farbkalibrierung und HDR-Bilder), Theorie und Praxis digitaler Signalverarbeitung, Maschinensehen, Multisensorintegration und Multisensordatenfusion.

Die grundlegenden Vorlesungsinhalte werden durch mehrere Live-Vorführungen neuester Sensorik im Bereich autonome Servicerobotik ergänzt.

Bachelor/Studien/Master/Diplomarbeitsthemen in diesem Kontext finden sich auf www.2sr.de und bieten einen guten Überblick über einige spezifischere Aspekte dieses Themas.

Arbeitsbelastung

1. Präsenzzeit in Vorlesungen: 18h

2. Vor-/Nachbereitung derselbigen: 12h

3. Prüfungsvorbereitung und Präsenz in selbiger: 50h

Zielgruppe

Die Vorlesung richtet sich an Studierende der Informatik, der Elektrotechnik und des Maschinenbaus sowie an alle Interessenten an der Robotik.

Ziel

Der Hörer soll die wesentlichen in der Robotik gebräuchlichen Sensorprinzipien begreifen. Er soll verstehen wie der Datenfluss von der physikalischen Messung über die Digitalisierung, die Anwendung eines Sensormodells bis zur Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion und Integration der Informationen in ein Umweltmodell funktioniert. Er soll in der Lage sein, für einfache Aufgabenstellungen geeignete Sensorkonzepte vorschlagen und seine Vorschläge begründen können.