Inhalt
- Einführung: Definition autonomer Roboter, Arten von verschiedenen mobilen Robotern, Stand der Technik
- Mathematische Grundlagen: Für die Robotik relevante Transformationen, Darstellungsmöglichkeiten von Rotationen, gängige Fahrzeugkinematiken
- Sensoren der mobilen Roboter: Laserscanner, LIDAR ( Light Detection and Ranging), Rad-Encoder, Kamera, IMU ( Inertial Measurement Unit), GPS (Global Positioning System)
- Grundlagen der probabilistischen Zustandsschätzung: Bayes-Filter, Kalman-Filter, Extended Kalman-Filter und Partikel-Filter
- Lokalisierung: Mögliche Informationsquellen (z.B. Landmarken, Odometrie, Laserscanner), Iterative Closest Point (ICP) Algorithmus, probabilistische Lokalisierung
- Kartengenerierung mit SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) und FastSLAM (Feature-Based SLAM)
- Grundlagen der Navigation: Reaktive Navigation, Pfadplanung mittels Dijkstra und A*-Algorithmus
- Praktische Übungen
Zielgruppe
Die Wahlmodul "Probabilistische Robotik" richtet sich an die Studierende im
- Master Elektrotechnik
- Master Informatik
Organisatorisches
| Turnus | Sommersemester |
| SWS Vorlesung/Praktikum | 2/2 |
| Leistungspunkte | 5 |
| Vorrausetzungen für die Zulassung zur Prüfung | Erfolgreiche Teilnahme am Praktikum |
| Prüfungsform | mündliche Prüfung oder Klausur |
| Materialien | Bereitstellung von Materialien, wie Aufgabenblätter und Vorlesungsskript im E-Learning-System der Hochschule (ILIAS) |
| Anmeldung | Anmeldung im Campus-Management-System (MyFH) |