Projekt: SUTURO - sudo tidy-up-my-room
ECTS | 12 + 12 ECTS |
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Art | Masterprojekt |
Semester | WiSe 2018 & Fortsetzung im SoSe 2019 |
Vortragende | Prof. Michael Beetz |
Übungsleitung | Daniel Beßler, Ferenc Balint-Benczedi, Gayane Kazhoyan, Georg Bartels |
Sprache | Deutsch & Englisch |
Plenum | Freitag: 10:00 - 12:00, Ort: TAB 2.83, Aufgang E |
Projektraum | TAB 2.83 |
Auftaktplenum | 19.10.2018 |
News
- Kick-Off Plenum am 19.10.18
- Wir nehmen teil am RoboCup@Home German Open!
Kurzbeschreibung
Der Traum von intelligenten Robotern, die dem Menschen Arbeit abnehmen und den Alltag erleichten, ist ein lange gehegter und bisher leider unerfüllter. Grund ist unter anderem, dass moderne Roboterkontrollsysteme nicht die manipulativen Fähigkeiten besitzen, um einfache Tätigkeiten wie Zimmer aufräumen auszuführen. Die Forschung der AG-KI verfolgt den Ansatz, dass Hintergrundwissen über Gegenstände, Aktionen, Bewegungen und Orte der Schlüssel ist, um die Robotersoftware in unterschiedlichen Situtation intelligentere Entscheidungen treffen zu lassen.
Dieses Hintergrundwissen wird für sämtliche Teilmodule der Robotersoftware benötigt. So benötigt die visuelle Wahrnehmung a priori Form- und Farbinformationen, um z.B. eine rote Tasse in der Umgebung zu erkennen. Die Armsteuerung und Bewegungsplannung wiederum basieren auf dem Wissen, dass volle Tassen nur an Henkeln gegriffen werden und waagerecht getragen werden müssen. Aus Sicht der high-level Verhaltenssteuerung ist das Wissen, dass schmutzige Tassen in den Geschirrspüler und saubere in den Schrank gehören, essentiell, um die richtige Entscheidung zu treffen.
Aus dieser Anwendungsbeschreibung ergeben sich unterschiedliche Projektzielrichtungen:
- Wissensbasierte visuelle Wahrnehmung: Entwicklung und Optimierung von Perzeptions-Algorithmen auf 2D- und 3D-Bilddaten sowie Erkennung und Klassifizierung von Objekten auf Basis von bekannten Objektmerkmalen
- Wissensbasierte Armsteuerung: Entwicklung und Testen von Regelungssystem zur Armsteuerungen, die eine symbolische und damit stärker generalisierendere Schnittstelle zum Setzen von Sollwerten und Lesen von Zustandsinformationen zur Verfügung stellen
- Wissensbasierte abstrakte Verhaltenssteuerung: Entwicklung abstrakter Roboterpläne, kontext- und wissensgesteuerten Verhaltensregeln so wie Mechanismen zur Interpretation und reaktiven Verarbeitung von Wahrnehmungsdaten
Empfohlene Lehrveranstaltungen
Dies ist eine kontinuierlich wachsende Liste mit komplementären Lehrveranstaltungen, die wir empfehlen:
- Lecture Course: Integrierte Intelligente Systeme
- Lecture Course: KI - Wissensakquisition und Wissensrepräsentation
- Compact Lecture Course: Semantische 3D-Perzeption für robotische Systeme
Prof. Dr. hc. Michael Beetz PhD
Head of Institute
Contact via
Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
ai-office@cs.uni-bremen.de
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