Remote Machine Intelligence Lab

Worum geht's

Du lernst Grundlagen und praktische Anwendung von Teleoperation, Robotersteuerung mit haptischem Feedback sowie autonome Drohnenfunktionen. Am Ende kannst du haptische Geräte mit entfernten Robotern verbinden, stabile Kraftrückkopplung realisieren, Teleoperationssysteme programmieren und 3D-Belegungskartierung sowie Planung für Drohnen als ROS/C++ Echtzeitanwendung implementieren.

Was du danach kannst

Funktionsprinzipien von Teleoperationssystemen mit haptischem Feedback verstehen
Code schreiben, um haptische Geräte mit entfernten Robotern zu verbinden und stabile Kraftrückmeldung zu erzeugen
Teleoperationssysteme für Ferninteraktion und Skill-Transfer programmieren
Komponenten autonomer Drohnen erklären: Zustandsschätzung, Mapping, Planung, Regelung
3D-Occupancy-Mapping und Planung verstehen und als Echtzeit-ROS/C++-Anwendung implementieren
Bewusstsein für nutzerfreundliche und sichere Interaktion schaffen

Aus was das Modul besteht

VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen zu Robotik, Regelung, Teleoperation und Drohnen
Labor / PraktikumDurchführung mehrerer Experimente und Implementierungsaufgaben an Robotern, haptischen Geräten und Drohnen
Final Task / ProjektZusammenführung und Anwendung der gelernten Methoden in einer komplexen abschließenden Aufgabe mit Präsentation

Lehrmethode

Lehrvortragdirekter Transfer der theoretischen Kenntnisse
Lab assignments (praktische Übungen)Testen und Anwenden der erlernten Methoden in Simulation und realen Systemen
Final task mit PräsentationBewertung der Fähigkeit, Methoden auf eine komplexe, realitätsnahe Aufgabe zu übertragen

Solltest du schon können

Fundamentals of control theoryempfohlen
Fundamentals of roboticsempfohlen
Fundamentals of mobile roboticsempfohlen
Fundamentals of 3D computer visionempfohlen
C, C++empfohlen
Pythonempfohlen

Prüfung

LaboraufgabenProgrammierungProjektarbeitPräsentation

Die Leistung wird über mehrere Laboraufgaben und eine abschließende Projektaufgabe bewertet. Es gibt vier Laboraufgaben (je 15% der Gesamtnote) und eine Abschlussaufgabe (40%). Jede Laboraufgabe besteht aus: Schreiben von Code/Algorithmen (5%), Implementieren an realen Systemen (5%), Lösen der gestellten Aufgabenstellung (5%). Die Abschlussaufgabe wird bewertet durch: Programmierung (10%), Lösung der komplexen Aufgabe (25%) und Abschlusspräsentation (5%). Dauer und Hilfsmittel richten sich nach den jeweiligen Labor- und Projektanforderungen.

Literatur

Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama; Kröger, Torsten - Springer Handbook of Robotics
Hokayem, Peter F.; Spong, Mark W. - Bilateral teleoperation: A historical survey (Automatica, 2006)
Lee, Jae-young; Payandeh, Shahram - Haptic Teleoperation Systems - Signal Processing Perspective (Springer, 2015)
Chernova, S. Sonia; Thomaz, Andrea L. - Robot Learning from Human Demonstration (Springer, 2014)
Fox, D.; Thrun, S.; Burgard, W. - Probabilistic Robotics
Siciliano, Bruno et al. - Robotics: modelling, planning and control
Steinbach, E. et al. - Haptic Communications (Proceedings of IEEE, 2012)
Lawrence, Dale A. - Stability and transparency in bilateral teleoperation (IEEE Trans. on Robotics and Automation, 1993)
Nuño, Emmanuel; Basañez, Luis; Ortega, Romeo - Passivity-based control for bilateral teleoperation: A tutorial (Automatica, 2011)
Chen, Xiao et al. - On the Communication Channel in Bilateral Teleoperation: An Experimental Study for Ethernet, WiFi, LTE and 5G (IROS, 2022)

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