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Lehrende: Dr. Annika Peters; Dr. Manfred Eppe
Veranstaltungsart:
Projekt
Anzeige im Stundenplan:
PJ Cogn.Robot
Semesterwochenstunden:
6
Credits:
9,0
Unterrichtssprache:
Deutsch / Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
- | 15
Anmeldegruppe: Anmeldegruppe Projekte
Kommentare/ Inhalte:
Die Grundlagen der menschlichen Kognition sind oft eine Inspiration für Algorithmen in der Künstlichen Intelligenz und Robotik. Gleichzeitig spielt die Interaktion zwischen Robotern und Menschen eine immer wichtigere Rolle in unserer Gesellschaft. Dies führt zu interdisziplinären Forschungen und Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Signalverarbeitung, maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen sowie der Bewertung und Gestaltung der Mensch-Roboter-Interaktion.Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Aspekte zu untersuchen und die kognitiven Prinzipien der Mensch-Roboter-Interaktion kennen zu lernen. Dabei werden die Projektteilnehmer Mensch-Roboter-Interaktionsszenarien realisieren. Aufgrund der Corona-Pandemie wird das diesjährige Projekt keinen physischen Roboter verwenden, sondern simulierte Roboter mit Hilfe der Software CoppeliaSim. Die Szenarien orientieren sich am RoboCup@Home-Wettbewerb, bei dem robotische Schlüsselfähigkeiten wie Gesichtserkennung, Sprachverarbeitung und Navigation implementiert und integriert werden müssen. Je nach Interesse der Studenten werden wir ein Szenario entwickeln, wie z.B. eine häusliche Aufräumaufgabe, bei der die Studenten die Möglichkeit haben, erste Schritte mit neuronalen Netzen und anderen KI-Methoden für Roboteranwendungen zu machen.
Lernziel:
Die Projektgruppe wird je nach Interesse des Einzelnen in Untergruppen organisiert, wobei der Schwerpunkt auf der Paarprogrammierung liegt. Diese Technik fördert die kontinuierliche Kommunikation und den Wissenstransfer zwischen den Projektpartnern. Da jede Gruppe Teil eines Teams ist, lernen die Studenten wichtige Projekt-Soft Skills wie Zeitmanagement, Teamwork und Projektmanagement kennen. Nach dem erfolgreichen Abschluss des Projekts haben die Studenten Kompetenzen in ihrem Projektbereich erworben und gelernt, wie sie ihre Entwicklungsschritte der Gruppe mitteilen können, um ein komplexes Problem zu lösen.
Vorgehen:
Der erste Teil enthält eine Einführung in das Thema und eine Vorstellung der im Projekt benötigten Techniken. Einzelne offene Fragen, wie die zu realisierenden Szenarien, werden mit den Studenten besprochen. Der praktische Teil des Kurses besteht aus einem einzigen großen Projekt, bei dem sich die Studenten in kleinere Untergruppen aufteilen, um einzelne Projektteile zu bearbeiten. Eine wöchentliche Teambesprechung, die von einem rotierenden Teamleiter aus der Studentengruppe geleitet wird, bietet Zeit und Raum für einen Fortschrittsbericht und Lösungsvorschläge für aktuelle Probleme. Nach erfolgreicher Integration der Module testen die Studenten das Szenario und bewerten verschiedene Aspekte des Zusammenspiels wie Reaktionszeit des Systems, Zuverlässigkeit, etc. Die Ergebnisse werden in einem Projektbericht dokumentiert und in einer Abschlusspräsentation vorgestellt.
Digitale Durchführung der Veranstaltung:
Die Veranstaltung wird ausschließlich digital per Zoom durchgeführt.
Der Link zum Zoom Raum wird zu gegebener Zeit bekannt gegeben.
Erster Termin: Donnerstag, 8. April 2021: 10:00 Uhr
Literatur:
- Raul Rojas, Neural networks: a systematic introduction (Inf-Bib: A ROJ 36077)
- Daniel T. Kaplan, Simon D. Levy, Kenneth A. Lambert: Introduction to scientific computation and programming in Python (Inf-Bib: P KAP 52918)
- Python Einführung online: http://www.scipy-lectures.org/intro/
- CoppeliaSim: https://www.coppeliarobotics.com/
- We will use the latest Edu version: CoppeliaSim Edu
- RoboCup@Home Example: https://www.youtube.com/watch?v=PZmKzngDegk
Additional literature will be made available during the course of the project.
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