Modul RO5800-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, Vertiefung, Vertiefung, 1. oder 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• RO5802-S: Machine Learning in Medicine (Seminar, 2 SWS)
• RO5803-Ü: Rescue Robotics (Übung, 2 SWS)
• RO5803-V: Rescue Robotics (Vorlesung, 2 SWS)
• RO5800-Ü: Advanced Topics in Robotics (Übung, 1 SWS)
• RO5800-V: Advanced Topics in Robotics (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 40 Stunden Prüfungsvorbereitung
• 135 Stunden Präsenzstudium
• 95 Stunden Selbststudium
• 90 Stunden Bearbeitung eines individuellen Themas inkl. Vortrag und schriftl. Ausarbeitung oder Gruppenarbeit

Lehrinhalte:

• Lerninhalte der Veranstaltung Advanced Topics in Robotics:
• Bahnplanung für Roboter
• Augmentierte Realität
• Design von Robotersystemen
• Intrakorporale Robotik
• Dynamik und Regelung für Roboter
• Lerninhalte der Veranstaltung Rescue Robotics:
• Besondere Anforderungen bei Katastropheneinsätzen und Auswirkungen auf Roboter
• Informationsinfrastruktur für Rettungssysteme
• Informationsaustausch zwischen Rettungsrobotern
• Befehls- und Kontrollsysteme für Such- und Rettungsroboter
• Taktische Kommunikation für kooperative SAR-Robotermissionen und Interoperabilität in einem heterogenen Team.
• Gestaltungsrichtlinien für menschliche Schnittstellen für Rettungsroboter
• Opfer- und Lebenszeichendetektion in Rettungsszenarien
• Vor-Ort Medizin und Bestimmung von Vitalzeichen
• Evaluation und Benchmarks von SAR-Robotern
• Lerninhalte des Seminars Machine Learning in Medicine:
• Einarbeitung in ein wissenschaftliches Themengebiet
• Bearbeitung einer wissenschaftlichen Problemstellung und ihrer Lösungsverfahren
• Präsentation und Diskussion der Thematik auf Englisch
• Mögliche Themen: Computer Aided Diagnosis, Gaussian Processes for Sensor Data Analysis, Motion Prediction, Correlation Methods for Motion Estimation, Tissue Thickness Estimation, Sensor Calibration

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Lernziele der Veranstaltung Advanced Topics in Robotics:
• Die Studierenden haben ein vertieftes Verständnis der zugrundeliegenden mathematischen Methoden, besonders in der Dynamik, Optimierung, Sensordatenverarbeitung und Analyse von Algorithmen.
• Die Studierenden haben einen erweiterten Überblick über Anwendungsfelder der Robotik.
• Sie haben die Fähigkeit, selbständig neue Methoden auf der Basis der beschriebenen Methoden zu entwickeln, neue Anwendungen zu konzipieren, und grundlegende Verfahren vollständig zu implementieren.
• Lernziele der Veranstaltung Rescue Robotics:
• Die Studierenden beherrschen Werkzeuge zur Programmierung und Simulation von mobilen Rettungsrobotern. Sie haben einen guten Überblick in mobiler Robotik, Lokalisation und Pfadplanung in schwierigen Szenarien.
• Die Studierenden haben einen Einblick in die Arbeit und Kommandostrukturen von Rettungskräften. Sie kennen die Anforderungen an die Steuerung von Rettungsrobotern und die Kommunikation und Interaktion mit den Einsatzkräften.
• Die Studierenden haben einen Einblick in die medizinische Erstversorgung durch Rettungskräfte, sowie technische Lösungen zur Vermisstenortung, Vitalzeichenbestimmung und medizinischen Versorgung vor Ort.
• Lernziele der Veranstaltung Seminar Machine Learning in Medicine:
• Die Studierenden können ein wissenschaftliches Thema analysieren, beurteilen und entwickeln.
• Sie können die Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung und in einem mündlichen Vortrag verständlich darstellen
• Sie können eine wissenschaftliche Fragestellung in englischer Sprache präsentieren und diskutieren.
• Sie können das Thema in den wissenschaftlichen Kontext einordnen und differenzieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur, mündliche Prüfung und/oder Präsentation nach Maßgabe des Dozierenden

Setzt voraus:

• Robotik (CS2500-KP04, CS2500)

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr.-Ing. Achim Schweikard

Lehrende:

• Institut für Robotik und Kognitive Systeme
• Prof. Dr.-Ing. Achim Schweikard
• Prof. Dr. rer. nat. Floris Ernst

Literatur:

• Achim Schweikard, Floris Ernst : Medical Robotics Springer, 2015, Jocelyne Troccaz (ed.): Medical Robotics, Wiley, 2009
• Tadokoro, Satoshi, ed. : Rescue robotics: DDT project on robots and systems for urban search and rescue. Springer Science & Business Media, 2009. (ISBN: 978-1447157656).
• Siciliano, Bruno, and Oussama Khatib, eds. : Springer handbook of robotics. Springer, 2016. (ISBN: 978-3319325507)

Sprache:

• Wird nur auf Englisch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

20.01.2025