Autonome Systeme und mobile Roboter - Einzelansicht

Die Vorlesung vermittelt theoretische und praktische Grundlagen in die Methoden zur Steuerung autonomer Systeme. Ein Fokus liegt auf Methoden zur Entwicklung von robusten Controllern für adaptives Verhalten von mobilen Robotern. Dies beinhaltet Verfahren der Wahrnehmung und der Bewegungssteuerung. Begleitet wird dies durch die praktische Umsetzung in (simulierten) Robotern. Diese direkte Anwendung motiviert die einzelnen Methoden und führt direkt auch heran an die Integration von Mechanismen und die Entwicklung einer holistischen Sicht auf dynamische Systeme und die Einbettung in komplexere Architekturen für autonome Systeme.

Aktuell erleben wir, wie künstliche Systeme uns als Menschen in immer mehr Aufgaben unterstützen können. Neben virtuellen Agenten und Assistenzsystemen, die uns im Alltag schon vielfach begleiten, sind dies aktuell zunehmend schon erste Roboter, die spezifische Aufgaben –wie zum Beispiel Staub saugen– übernehmen. Um solche mobilen Systeme real in unserem Alltag anwenden zu können, ist es notwendig, dass diese sich adaptiv in ihrer Umgebung zurechtfinden können und mit anderen Systemen –zumindest auf einfache Art und Weise– interagieren und kooperieren können. Nicht klar spezifizierbare Aufgaben und nicht vollständig vorhersagbare Umgebungsbedingungen bilden hier eine spezielle Herausforderung, die gerade den Übergang von automatisierten hin zu autonomen Systemen charakterisieren. Die Vorlesung zielt hier zum einen darauf, grundlegende Roboterkontrollarchitekturen und deren Bestandteile (Sensorik, Aktuatorik) einzuführen und jeweils in einzelnen anwendungsbezogenen Beispielen anzuwenden. Zum anderen zielt sie darauf, darüber hinausgehend die Herausforderungen für autonomes und adaptives Verhalten zu charakterisieren und grundlegende Techniken für intelligent handelnde Roboter vorzustellen (Vorausplanung, Nutzen von Wissen, Navigation).

Inhalte der Vorlesung:

• Grundlegende Kontrollansätze und Architekturen, Autonomie von Robotern
• Aktuatorik für mobile Roboter: Lokomotion, fahrende Plattformen, Embodied Approaches
• Grundlagen der Regelung, Kinematik (Inverse Kinematik, Vorwärtskinematik)
• Sensorik und Wahrnehmung: Typen von Sensoren, visuelle Sensoren, Tiefensensoren, Sensorfusion
• Lokalisierung und probabilistische Verfahren für Navigation (SLAM)
• Vorausplanung und Aufbauen von funktionalem Wissen über die Umgebung

• Correll, N.; Hayes, B.; Heckman, C.; Roncone, A. (2021): Introduction to Autonomous Robots: Mechanisms, Sensors, Actuators, and Algorithms. MIT Press. Open Textbook: https://github.com/Introduction-to-Autonomous-Robots/Introduction-to-Autonomous-Robots
• Thrun, S.; Burgard, W.; Fox, D. (2005). Probabilistic Robotics. MIT Press
• Siegwart, R.; Nourbakhsh, I.R.; Scaramuzza, D. (2011): Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press.
• Hertzberg, J.; Lingemann, K.; Nüchter, A. (2012): Mobile Roboter. Springer.
• Vernon, D. (2014). Artificial cognitive systems: A primer. MIT Press.

Die Veranstaltung kann auch über das Modul "Ausgewählte Themen der Künstlichen Intelligenz” (INF-M-360) angerechnet werden.

Lernziele

Die Studierenden ...

…         erhalten einen Überblick über Verfahren und Architekturen autonomer Systeme,

…         sind vertraut mit unterschiedlichen Sensortechniken und deren Vorverarbeitung,

…         verstehen die mathematischen Grundlagen zur Koordination von Bewegungen,

...         haben die Fähigkeit, eigenständig grundlegende Regelungsmechanismen zu implementieren.