Modul RO5200-KP12

Dauer

2 Semester

Angebotsturnus

Jährlich, kann sowohl im SoSe als auch im WiSe begonnen werden

Leistungspunkte

12

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Robotics and Autonomous Systems 2019, Vertiefungsmodul, Vertiefung, Beliebiges Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• RO5200-S: Seminar Bio-inspired Robotics (Seminar, 2 SWS)
• RO5700-Ü: Evolutionary Robotics (Übung, 1 SWS)
• RO5700-V: Evolutionary Robotics (Vorlesung, 2 SWS)
• RO5202-Ü: Collective Robotics (Übung, 1 SWS)
• RO5202-V: Collective Robotics (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
• 220 Stunden Selbststudium
• 120 Stunden Präsenzstudium

Lehrinhalte:

• Biologische Grundlagen
• Selbstorganisation, Robustheit, Skalierbarkeit, Superlineare Speedups
• Roboterschwärme zu Land, Wasser und in der Luft
• mathematische Modellierung von Schwärmen und kollektives Entscheiden
• Evolutionäre Optimierung
• künstliche Evolution für Roboterverhalten und Robotermorphologien
• Optimierung und Lernen im Roboterexperiment
• Selbstständiges Einarbeiten in ein Teilgebiet der Service-Robotik anhand der Fachliteratur
• Verfassen und Präsentation eines eigenen wissenschaftlichen Textes

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden haben einen umfassenden Überblick über biologisch inspirierte Ansätze.
• Die Studierenden können Chancen und Herausforderungen von robusten und skalierbaren Robotersystemen erklären.
• Die Studierenden Sie sind in der Lage, reaktive Steuerungen für Schwarmroboter zu implementieren, in Simulationen und auf mobilen Robotern anzuwenden.
• Die Studierenden sind in der Lage, evolutionäre Algorithmen und Künstliche Neuronale Netzwerke zu implementieren und in einer Simulation auf Probleme aus der mobilen Robotik anzuwenden.
• Die Studierenden können Herausforderungen der Evolutionären Robotik in ihrer Anwendung benennen sowie Lösungswege diskutieren.
• Die Teilnehmer sind in der Lage, selbstständig wissenschaftliche Publikationen aus der Service-Robotik zu recherchieren, die Inhalte zu analysieren und zu verstehen.
• Die Teilnehmer können Inhalte im Kontext ihrer Aufgabenstellung analysieren und wiedergeben.
• Die Teilnehmer sind in der Lage, eine wissenschaftliche Arbeit eigenständig zu verfassen und vorzutragen.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr.-Ing. Mladen Berekovic

Lehrende:

• Institut für Technische Informatik
• Dr. rer. nat. Javad Ghofrani

Literatur:

• Nolfi, S., Floreano, D. : The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines MIT Press, 2001
• Hamann, H. : Swarm Robotics: A Formal Approach Springer 2018

Sprache:

• Wird nur auf Englisch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

26.10.2022