Robotik
Robotik ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet und gleichzeitig eine Schlüsseltechnologie, welche zur Lösung gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Herausforderungen und zur Verbesserung unserer Lebensqualität maßgeblich beiträgt. Das Studienprofil ist interdisziplinär ausgelegt, sodass die Hauptfragestellungen der autonomen und kognitiven Robotik sowohl aus der algorithmischen Sicht (z.B. Wahrnehmung, Aktionsgenerierung, Lernen), als auch aus der technischen Sicht (Bau und Funktion von Roboterkomponenten und Robotersystemen) adressiert werden.
Absolventen des Studienprofiles werden Kompetenzen zum Entwurf, Programmierung und Evaluierung von Robotersystemen besitzen. Hierzu gehören: mathematische und algorithmische Grundlagen der Robotik, Programmieren durch Vormachen und Imitationslernen, aktive visuelle und haptische Wahrnehmung, Lernverfahren in der Robotik; Greifen und mobile Manipulation, Architekturen in der Robotik, Simulation in der Robotik, Humanoide Robotik, Servicerobotik, Medizinrobotik, Anziehbare Robotertechnologien (Exoskelette, Prothesen/Orthesen), Industrierobotik, Industrie 4.0, Prozessautomatisierung, und Mensch-Roboter-Schnittstellen zur intuitive Roboterprogrammierung.
Englischer Name: Robotics
Designierter Sprecher / stellvertretender Sprecher: Prof. Tamim Asfour/ Prof. Torsten Kröger
Besondere im Profil erworbene Kompetenzen:
- Absolventinnen und Absolventen kennen die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der Robotik und können diese Methoden beim Entwurf von Robotersystemen einsetzen.
- Sie können mit aktuellen Technologien und Werkzeugen zur Entwicklung und Programmierung von Robotersystemen umgehen.
- Masterarbeit aus dem Themenbereich der Robotik.
- Einer der beiden Stammmodule „Robotik“ oder „Echtzeitsysteme“ muss belegt werden. Sollten die Stammmodule bereits im Bachelor geprüft worden sein, müssen mehr LP aus der Veranstaltungsliste belegt werden.
- Es müssen mindestens 44 LP aus der Veranstaltungsliste belegt werden.
- Weitere thematisch passende Seminare, Praktika oder Praxis der Forschung können in Absprache mit dem Profilkoordinator belegt werden.
- Es muss eines der Ergänzungsfächer Mathematik, Physik, Elektrotechnik und Informationstechnik oder Informationsmanagement im Ingenieurwesen belegt werden.
- Es müssen insgesamt mindestens 50 LP aus 2.-4 erbracht werden.
V=Vorlesung, P=Praktikum, S=Seminar
Stammmodule (mind. 6 LP) |
Lehrveranstaltung | Modul | Kennung | LP | Art |
Echtzeitsysteme (Stammmodul) | M-INFO-100803 | T-INFO-101340 | 6 | V | |
Robotik I - Einführung in die Robotik (Stammmodul) | M-INFO-100893 | T-INFO-108014 | 6 | V | |
Veranstaltungsliste (mind. 44 LP) | Lehrveranstaltung | Modul | Kennung | LP | Art |
Anziehbare Robotertechnologien | M-INFO-103294 | T-INFO-106557 |
4 | V | |
Biologisch Motivierte Robotersysteme | M-INFO-100814 | T-INFO-101351 | 3 | V | |
Deep Learning for Robotics | M-INFO-105480 | T-INFO-111024 | 6 | P | |
Explainable Artificial Intelligence | M-INFO-106302 | T-INFO-112774 | 3 | V | |
Forschungspraktikum Autonome Lernende Roboter | M-INFO-105378 | T-INFO-110861 | 6 | P | |
Industrie 4.0 | M-INFO-103528 | T-INFO-107045 | 3 | V | |
Innovative Konzepte zur Programmierung von Industrierobotern | M-INFO-100791 | T-INFO-101328 | 4 | V | |
Lokalisierung mobiler Agenten | M-INFO-100840 | T-INFO-101377 | 6 | V | |
Maschinelles Lernen - Grundlagen und Algorithmen | M-INFO-105778 | INFO-111558 | 6 | V/Ü | |
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren (entfällt) | M-INFO-100817 | T-INFO-101354 | 3 | V | |
Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren (entfällt) | M-INFO-100855 | T-INFO-101392 | 3 | V | |
Maschinelles Lernen - Grundverfahren (ab WS 19/20 - 3LP / Neue Version ab SS 20 - 5LP) | M-INFO-105252 | T-INFO-110630 | 3/5 | V | |
Mustererkennung | M-INFO-100825 | T-INFO-101362 | 3 | V | |
Neuronale Netze | M-INFO-100846 | T-INFO-101383 | 6 | V | |
Praktikum: Mobile Roboter Alt! | M-INFO-102977 | T-INFO-105951 | 6 | V | |
Praktikum: Biologisch Motivierte Roboter Neu ab WS 23/24 |
M-INFO-105495 | T-INFO-111039 | 6 | P | |
Projektpraktikum: Robotik und Automation I (Software) | M-INFO-102224 | T-INFO-104545 | 6 | P | |
Projektpraktikum: Robotik und Automation II (Hardware) | M-INFO-102230 | T-INFO-104552 | 6 | P | |
Reinforcement Learning | M-INFO-105623 | T-INFO-111255 | 5 | V | |
Riemannsche Methoden zum Lernen in der Robotik | M-INFO-105791 | T-INFO-111589 | 3 | V | |
Roboterpraktikum | M-INFO-102522 | T-INFO-105107 | 6 | V | |
Robotik II - Humanoide Robotik | M-INFO-102756 | T-INFO-105723 | 3 | V | |
Robotik III - Sensoren in der Robotik | M-INFO-100815 | T-INFO-101352 | 3 | V | |
Robotik in der Medizin (entfällt zum WS22/23) | M-INFO-100820 | T-INFO-101357 | 3 | V | |
Seminar: Humanoide Roboter | M-INFO-102561 | T-INFO-105144 | 3 | S | |
Seminar: Intelligente Industrieroboter | M-INFO-102212 | T-INFO-104526 | 3 | V | |
Seminar: Motion in Man and Machine | M-INFO-102555 | T-INFO-105140 | 3 | S | |
Seminar: Neuronale Netze und künstliche Intelligenz | M-INFO-102412 | T-INFO-104777 | 3 | S | |
Seminar: Robotik und Medizin (entfällt zum SS23) | M-INFO-102211 | T-INFO-104525 | 3 | S | |
Seminar: Robot Reinforcement Learning | M-INFO-105379 | T-INFO-110862 | 3 | S | |
Maximal 6 LP aus: | |||||
Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung | M-INFO-100826 | T-INFO-101363 | 6 | V | |
Barrierefreiheit - Assistive Technologien für Sehgeschädigte | M-INFO-100764 | T-INFO-101301 | 3 | V | |
Einführung in die Bildfolgenauswertung | M-INFO-100736 | T-INFO-101273 | 3 | V | |
Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken | M-INFO-100895 | T-INFO-101466 | 6 | V |