Dozent

Dr.-Ing. Patrick Wolf

Inhalt

1. Einführung in Robotersysteme für den Einsatz in stark unstrukturierten Umgebungen (2h)

2. Hardwareaspekte, Schnittstellen, Sicherheit (1h)

3. Sensorik und Messprinzipien für die Umwelterkennung von autonomen off-road Robotern, Messfehler und Effekte (3h)

• Laser
• Kamera
• Radar

4. Aufbau von robusten und sicheren Perzeptionssystemen zum autonomen off-road Fahren (2h)

• Notwendige Eigenschaften und Anforderungen an die Perzeption
• Perzeptionsfehler

5. Algorithmen für das off-road Fahren (4h)

• Bottom-up Perzeption (Quality assessment, SLAM, Localisation)
• Top-down Perzeption (Karten, Ontologien)
• Dynamische Interaktion zwischen top-down und bottom-up Perzeption
• Navigation

6. Architekturen (1h)

• Machine-learning/ End-to-end learning
• Subsumption
• Behavior trees
• Integrated behavior-based control

7. Safety, risk management (1h)

Voraussetzungen

Keine

Prüfungsvoraussetzung

• Prüfungsform: Klausur (60-90 Min.)
• Prüfungs-Turnus: jedes Semester

Literatur

• K. Berns and E. Puttkamer, "Autonomous Land Vehicles," Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden, 2009.
• S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox, "Probabilistic Robotics," MIT Press, 2005.
• P. Wolf, "Cognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles," Verlag Dr. Hut, München, 2022.