Moodlekurse des Instituts für Robotik und Kognitive Systeme

Instituts-Webseite: http://www.rob.uni-luebeck.de

Lehrinhalte

  • Teil 1 - Suchverfahren: Als Einstieg in und grundlegende Voraussetzung für die meisten Verfahren der Künstlichen Intelligenz werden Suchstrategien vorgestellt und erläutert. Hier werden uninformierte, informierte, lokale, adversiale Suche sowie Suche mit Unsicherheit vorgestellt. Das Konzept der Agenten wird eingeführt.
  • Teil 2 - Lernen und Schließen: Grundlagen der mathematischen Logik und von Wahrscheinlichkeiten werden wiederholt. Es werden Verfahren des maschinellen Lernens (überwacht und unüberwacht) vorgestellt. Eine Einführung in die Fuzzy Logic ist ebenfalls enthalten.
  • Teil 3 - Anwendungen der Künstlichen Intelligenz: Typische Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz in der Robotik, im Bereich des maschinellen Sehens und der industriellen Bild- und Datenverarbeitung werden vorgestellt. Ethische Gesichtspunkte und Risiken der Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz werden diskutiert.

Qualifikationsziele/Kompetenzen

  • Die Studierenden sind in der Lage, anwendungsnahe Übungsaufgaben aus der Künstlichen Intelligenz mit mathematischem Hintergrund eigenständig und termingerecht in der Gruppe zu lösen.
  • Sie haben ein Verständnis für die Vor- und Nachteile verschiedener Such- und Problemlösungsstrategien entwickelt.
  • Die Studierenden sind fähig, bei Such- und Lernproblemen eigenständig geeignete Algorithmen auszuwählen und anzuwenden.
  • Sie haben Einblicke in die Komplexität der Entwicklung von Systemen mit künstlicher Intelligenz und der Unterscheidung der verschiedenen Formen künstlicher Intelligenz erlangt.
  • Sie verstehen die Risiken und möglichen technologischen Folgen der Entwicklung von Systemen mit starker KI.

Topics:

  • Applications of Medical Robotics
  • Describing Spatial Position and Orientation
  • Kinematics for Medical Robotics (Brief)
  • Registration and Navigation
  • Treatment Planning
  • Motion Correlation and Tracking
  • Motion Prediction
  • Motion Replication
  • Applications of Surgical Robotics
  • Prosthetics and rehabilitation
  • Dynamics

Lectures will be held weekly accompanied by exercises involving calculations (pen and paper) and programming in Matlab.

Lehrinhalte

Teil 1: Beschreibung von seriellen Robotersystemen

Dies umfasst die grundsätzlichen Bestandteile von Robotern wie verschiedene Gelenktypen, Sensoren und Aktoren. Beispielhaft werden die unterschiedlichen kinematischen Typen vorgestellt. Die für die Beschreibung von Robotern notwendigen mathematischen Hintergründe werden eingeführt. Für typische 6-Gelenk-Industrieroboter wird die Vorwärts- und Rückwärtsrechnung vorgestellt.

Teil 2: Parallele Robotersysteme

In diesem Teil der Vorlesung werden die Erkenntnisse und mathematischen Modelle aus Teil 1 übertragen auf Robotersysteme mit paralleler Kinematik.

Teil 3: Bewegung

Die Bewegung von Robotern entlang von Trajektorien/geometrischen Bahnen wird analysiert. Methoden zur Bahnplanung, zur Bestimmung des Konfigurationsraums und zur Dynamikplanung werden beschrieben.

Teil 4: Steuerung von Robotern

Technische Verfahren der Regelungstechnik sowie Beispiele von Programmiertechniken in der Robotik werden vorgestellt. Ein typisches Anwendungsszenario in der Robotik, die Sensor- und Systemkalibrierung, wird näher beleuchtet.

Qualifikationsziele/Kompetenzen

  • Fähigkeit der Studierenden, anwendungsnahe Übungsaufgaben aus der Robotik mit mathematischem Hintergrund eigenständig und termingerecht in der Gruppe zu lösen
  • Grundsätzliches Verständnis für die kinematischen Eigenschaften von seriellen und einfachen parallelen Robotern (beinhaltet Wissen über Transformationen, Euler-/Tait-Bryan-Winkel, Quaternionen, etc.)
  • Erste Erfahrungen mit der Programmierung einfacher Robotik-Anwendungen
  • Verständnis für die Komplexität und Notwendigkeit von unterschiedlichen Bahn- und Dynamikplanungsverfahren
  • Einblick in einfache Methoden zur System- und Sensorkalibrierung

Voraussetzung für

  • Praktikum Robotik und Automation
  • Wünschenswert für
    • Vorlesung Künstliche Intelligenz
    • MIW Projektpraktikum

Setzt voraus

  • Lineare Algebra und Diskrete Strukturen I
  • Analysis I

Literatur

  • A. Schweikard, F. Ernst: Medical Robotics, Springer Verlag, 2015
  • M. Spong et al.: Robot Modeling and Control, Wiley & Sons, Nov 2005
  • H.-J. Siegert, S. Bocionek: Robotik: Programmierung intelligenter Roboter, Springer Verlag, 1996
  • J.-P. Merlet: Parallel Robots, Springer Verlag, 2006
  • M. Haun: Handbuch Robotik, Springer Verlag, 2007
  • S. Niku, Introduction to Robotics: Analysis, Control, Applications, Wiley & Sons, 2010