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Applications of Robotics and Autonomous Systems (MINF-IS-AAC)

Ziele und Inhalte

  • The students will have an in-depth knowledge and hands-on experience on emerging fields of Robotics and Autonomous Systems (RAS) towards a smooth transition from theoretical knowledge to their applications in dynamic real-time environments. They will experience a full R&D project cycle covering researching, setting-up, developing and finalizing (testing on real systems or on simulation). These will have a deeper insight into the scientific and technological aspects of existing solutions in artificial intelligence and multi-agent systems. The students will experience various computer vision, learning and planning problems in RAS, will have improved programming skills (e.g. python / C++) in real applications and get familiar with Robotic Operating System (ROS).
  • Lehrinhalte:
  • The projects comprise of a selection of topics / problems in line with the department’s research and development activities. These changing topics will be from emerging fields of RAS, for example:
  • - Autonomous Robots in Real-World Tasks (e.g. UAVs, service / companion robots),
  • - Human-Robot Interaction (HRI),
  • - Smart Factory (Industry 4.0),
  • - Autonomous Vehicles,
  • - …
  • An introduction to ROS, selected simulation environments (e.g. Gazebo, MORSE) and the available real systems (HWs) will be given in the first few lectures as well as a number of suggested topics. The topics overall cover, but are not limited to, the technical work below:
  • - complex system architectures / frameworks for autonomous agents,
  • - multi/single-agent planning (in stochastic/deterministic conditions),
  • - perception and cognition of sensory inputs (e.g. 3D camera), e.g. object recognition, human & behaviour recognition
  • - machine learning for real-world applications (e.g. reinforcement learning, deep learning)
  • - human-aware planning (e.g. assistant robots, autonomous cars)
  • - basic robotic tasks: motion planning for manipulation
  • - deployment of a complex real world system

Modulbestandteile

LV-Titel LV-Art LP ECTS (Wahl)pflicht Semester
Applications of Robotics and Autonomous Systems PJ 9 P SoSe/WiSe

Prüfungselemente

  Art Name Punkte Kategorie Dauer/Umfang  
  Ergebnisprüfung Abschlusspräsentation und Review 20 praktisch 60  
  Ergebnisprüfung Design 25 praktisch ca 2 Wochen  
  Ergebnisprüfung Evaluation und Dokumentation 25 praktisch ca 3 Wochen  
  Ergebnisprüfung Implementierung und Test 30 praktisch ca 8 Wochen  

Verwendbarkeit

  • Wahlpflichtmodul in Master Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.
  • Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.

Legende

  • IV: Integrierte Lehrveranstaltung (VL + UE)
  • LV: Lehrveranstaltung
  • P: Pflichtbestandteil eines Moduls (muss belegt werden)
  • PJ: Projekt. Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations- und Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Projektarbeit in Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.
  • SE: Seminar. Literaturarbeit und schriftliche Ausarbeitung unter Anleitung. Vorstellung der Ergebnisse in einem 20 minütigen Vortrag im Plenum.
  • SoSe: Sommersemester
  • UE: Übung. Vertiefung des Vorlesungsstoffs, Lehrgespräche zur Besprechung der Übungsaufgaben, Gruppenarbeit zur Bearbeitung der Übungsaufgaben.
  • VL: Vorlesung
  • WiSe: Wintersemester
  • WP: Wahlpflichtbestandteil eines Moduls. Eine der Wahlpflichtveranstaltungen des Moduls muss belegt werden.