Veranstaltung: Lehrveranstaltungen an der TU Dortmund

Nummer:
140005
Lehrform:
Vorlesung und Übungen
Verantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Jan Lunze
Dozent:
Diverse (TU Dortmund) (extern)
Sprache:
Deutsch
LP:
siehe Prüfungsordnung
Angeboten im:
Wintersemester und Sommersemester

Termine im Sommersemester

  • Vorlesung: nach Absprache

Ziele

Die Studierenden haben ver­tie­fte Kennt­nis­sen in der Ro­bo­tik

Inhalt

Bildbasierte Systeme in der Regelungstechnik und Robotik - Hoffmann
  • Kameramodelle
  • Bildsegmentierung
  • Objekterkennung
  • Stereosehen und PMD-Kameras
  • Scan-Matching und Lagebestimmung
  • Visual Servoing
  • visuelle Navigation und Lokalisierung
  • Visual SLAM
Modellierung und Regelung von Robotern - Hoffmann
  • Industrieroboter
  • Aktoren und Sensoren
  • Kinematik
  • Differential-Kinematik und Statik
  • Dynamik
  • Trajektorienplanung
  • Bewegungskontrolle
  • Interaktionssteuerung
  • Steuerungsarchitekturen , Teach-in, Learning from Demonstration
  • Visual Servoing
Mobile Roboter - Hoffmann
  • Robot Operating System (ROS)
  • Sensoren, Aktuatoren und Kinematik mobiler Roboter
  • Steuerung und Programmierung von mobilen Robotern
  • Lokale Hindernisvermeidung
  • Lokalisation
  • Globale Navigation und Trajektorienplanung
Lernen in der Robotik - Hoffmann
  • Identifikation nichtlinearer Systeme
  • Neuronale Netze
  • Deep Learning
  • Roboter-Kinematiken und Dynamiken
  • Visuelle Bewegungskoordination
  • Dynamische Programmierung
  • Reinforcement Learning
  • Evolutionäre Robotik
  • Learning from Demonstration
Datenbasierte Modellierung und Optimierung - Hoffmann
  • Datenbasierte Modellierung, Regression, Neuronale Netze, Fuzzysysteme, Instanzbasierte Verfahren, überwachtes Lernen
  • Optimierung: Gradientenverfahren, Newton-Methode, lineare Optimierung, multikriterielle Optimierung, evolutionäre Optimierung
  • Anwendungen: Identifikation dynamischer nichtlinearer Systeme, optimale Regelung, Optimierung komplexer Systeme, prädiktive Regelung
Regelungstechnische Modellierung und Identifikation - Bertram
  • Parameteridentifikation, Strukturidentifikation, Least-Squares-Verfahren, Anwendungen
  • Methoden zur Frequenzgangmessung mit determinierten oder stochastischen Signalen, Anwendungen
  • Identifikation für zeitdiskrete Signale, Modellreduktion, Anwendungen
Nichtlineare Systeme und adaptive Regelung - Bertram
  • Nichtlineare Systeme: Statische Nichtlinearitäten, Kennlinienglieder, nichtlineare Regelungsstrukturen, Beschreibungsfunktion, Ruhelagen, Bifurkationen
  • Stabilität: Ljapunow-Stabilität, Kreiskriterium, Popow-Kriterium
  • Regelung nichtlinearer Systeme: Eingangs-Ausgangs-Linearisierung, Sliding-Mode Regelung, exakte Linearisierung, flachheitsbasierte Folgeregelung
  • Adaptive Regelung: Adaptive Regelungsstrukturen, Identifikation dynamischer Systeme, Gain-Scheduling, Selbsteinstellender Regler, Adaptive Regelung mit Referenzmodell
Wissenschaftliche Programmierung mit Matlab im Ingenieurwesen - Hofmann
  • Matlab Basics: Vektoren, Matrizen, Arrays, Cells
  • Funktionale Programmierung in Matlab (m-Dateien)
  • Funktionale Programmierung (m-Dateien)
  • Kontrollstrukturen
  • Symbolisches Rechnen
  • Simulink
  • Steuerungsentwurf
  • Optimierung
  • Visualisierung
  • Datenanalyse und Statistik
  • Robotics Toolbox

Zur Vertiefung Ihrer Kenntnisse in Robotik können Sie auch die oben genannten Fächer der TU Dortmund als Wahlpflichtfächer im Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik belegen.

Weitere Fächer der TU Dortmund können in Absprache mit dem Schwerpunktkoordinator als Wahlpflichtfächer anerkannt werden.

Weitere Informationen zu den einzelnen Veranstaltungen sowie die zu erreichenden Leistungspunkte finden Sie auf den Webseiten der TU Dortmund unter:

Voraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagenwissen der Automatisierungstechnik, Höhere Mathematik, Programmiererfahrungen