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Modulhandbuch (ab WS 2019/20)

Modul RO5200 B, RO5202 T

Modulteil: Bio-Robotik / Collective Robotics (CollRob)

Dauer:
1 Semester
Angebotsturnus:
In der Regel jährlich, vorzugsweise im WiSe
Leistungspunkte:
4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Informatik ab 2014 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
  • Master Robotics and Autonomous Systems in Planung (Modulteil eines Wahlmoduls), Robotik und Autonome Systeme, Beliebiges Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Collective Robotics (Übung, 1 SWS)
  • Collective Robotics (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 65 Stunden Selbststudium
  • 10 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
Lehrinhalte:
  • biologische Grundlagen, Robustheit, Skalierbarkeit, Superlineare Speedups
  • Selbstorganisation und Rückkopplungen
  • Schwarmrobotik und Behavior-based robotics
  • Roboterschwärme zu Land, Wasser und in der Luft
  • Koordination, Zuordnung von Rollen, Aufgabenverteilung
  • Verhalten mit lokaler Information, repräsentative Stichproben
  • Synchronisierung, Gruppengröße schätzen
  • mathematische Modellierung, Mikro-Makro-Problem, Zufallsgraphen
  • kollektives Entscheiden, Urnenmodelle, Opinion Dynamics, Speed vs accuracy tradeoff
  • bio-hybride Robotik: Tiere und Roboter, Pflanzen und Roboter, Cyborgs
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden sind in der Lage, den Ansatz der Kollektiven Robotik als Ganzes zu erläutern.
  • Sie sind in der Lage, Chancen und Herausforderungen von robusten und skalierbaren Robotersystemen zu erklären.
  • Sie sind in der Lage, reaktive Steuerungen für Schwarmroboter zu implementieren, in Simulationen und auf mobilen Robotern anzuwenden.
  • Sie sind in der Lage, mathematische Modelle für verschiedene Szenarien aus der Kollektiven Robotik aufzustellen und zu erklären.
  • Sie sind in der Lage, effektive Algorithmen für kollektives Entscheiden in Robotergruppen zu entwerfen und zu testen.
  • Sie sind in der Lage, Ideen der bio-hybriden Robotik wiederzugeben und zu diskutieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Übungsaufgaben
  • Prüfungsform hängt vom übergeordneten Modul ab
Modulverantwortlicher:
  • Siehe Hauptmodul
Lehrende:
Literatur:
  • E. Bonabeau, M. Dorigo, G. Theraulaz: From Natural to Artificial Systems - Oxford Univ. Press, 1999
  • D. Floreano, C. Mattiussi: Bio-inspired artificial intelligence: theories, methods, and technologies - The MIT Press 2008
Sprache:
  • Wird nur auf Englisch angeboten
Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein. (Ist Modulteil von RO5200-KP12, RO5200-KP08,)

Letzte Änderung:
4.8.2017