Modulhandbuch

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Modulhandbuch

Autonome Systeme

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierung in Java
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden kennen den Grundzyklus eines autonomen Systems: wahrnehmen – entscheiden – handeln. Sie sind selbst in der Lage, Programme zu schreiben, um asynchrone Sensordaten zu verarbeiten, in ein Modell zu integrieren, autonome Entscheidungen zu treffen und diese durch Ansteuerung von Aktorik umzusetzen. Sie besitzen erste Erfahrungen in mindestens einem Anwendungsbereich wie z.B. autonomes Fahren. Sie haben sich mit ethischen Fragen autonomer Systeme auseinander gesetzt.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 120
Workload 180
ECTS 6.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Autonome Systeme" (K60) "Praktikum Autonome Systeme" muss "m.E." attestiert sein.
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Klaus Dorer
Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 4
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

Autonome Systeme

Art Vorlesung
Nr. EMI923
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV gliedert sich folgendermaßen:

-Einführung

  • Geschichte Autonomer Systeme
  • Umgebungen
  • Autonomiestufen

 -Wahrnehmen

  • Sensorik und einfache Filter
  • Sensorfusion und Aufbau eines Modells
  • Geometrische Transformationen

 -Entscheiden

  • Entscheidungsarchitekturen
  • Algorithmen zur automatisierten Entscheidungsfindung

 -Handeln

  • Behaviors/Manöver
  • Behavior morphing
  • Deep Reinforcement Learning

 -Anwendungsbeispiele

  •  Autonomes Fahren
  • Fußballroboter

 

 
Literatur

Correll, Nikolaus; Hayes, Bradley; Heckman, Christoffer and Roncone, Alessandro (2022): Introduction to Autonomous Robots: Mechanisms, Sensors, Actuators, and Algorithms, MIT Press (forthcoming).

Praktikum Autonome Systeme

Art Praktikum
Nr. EMI924
SWS 2.0
Lerninhalt

Vertiefung der Lerninhalte aus der Vorlesung durch individuelle praktische Übungen in den Bereichen
-Autonomes Fahren, z.B.

  • Filterung von Ultraschall-Sensordaten
  • Entwicklung eines Notbrems-Assistenten
  • Autonomes Einparken

-Fußballroboter, z.B.

  • Erkennung der Lage des Roboters
  • Lernen von Behaviors
  • Teach-in eines Verhaltens eines Nao Roboters
  • Verfassung von wissenschaftlichen Ausarbeitungen zu den Ergebnissen der Untersuchungen.