Inhalte des Kurses

Der Kurs "Probabilistic Robotics" bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken, die im Bereich der mobilen Robotik Anwendung finden.  Robotersysteme sind physikalische Agenten, die Aufgaben in der wahren Welt durchführen.  Einerseits sind sie mit Sensoren wie Kameras und Entfernungsmessern ausgestattet, um ihre Umgebung wahrzunehmen.  Andererseits besitzen sie Aktoren, z.B. Räder und Greifer, um physisch mit der Umgebung zu interagieren.  Mobile Roboter sind zudem Systeme, die sich in ihrer Umgebung bewegen.

Um seine Aufgaben zu erfüllen, muss ein Robotersystem mit Unsicherheiten unterschiedlichster Art umgehen können. Diese stammen typischerweise von der unvollständige Repräsentation der Umgebung, den begrenzten und störanfälligen Sensoren und Aktoren, den ungenauen internen Repräsentationen und den fehlerhafte algorithmische Approximationen.  Der Fokus dieses Moduls liegt auf statistischen Techniken zur Wissensrepräsentation über das Robotersystem selbst, seiner Umgebung und der Art der Entscheidungsfindung.  Die grundlegende Herangehensweise ist die explizite Betrachtung von Unsicherheiten in der Wahrnehmung und der Ausführung von Aktionen. Es werden fundamentale Aufgaben autonomer intelligenter Systeme untersucht und der aktuelle Stand der Technik aufgezeigt.

Es werden unter anderem folgende Themen behandelt:

• wahrscheinlichkeitsbasierte Modelle für Sensoren und Bewegung
• Lokalisierung mobiler Roboter
• Kartierung mittels Roboter
• SLAM: Simultane Lokalisierung und Kartierung
• Pfadplanung