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Moduldetails
Advanced Lab Humanoid RoboCup
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
TUEIFEI
6
1
1
EI78010
2017S
Zuordnungen zu SPO-Versionen
Lehrveranstaltungen und Prüfungsveranstaltungen
Beschreibungen
17S
Export
Allgemeine Daten (Modulhandbuch)
Master
Projektpraktikum Advanced Lab Humanoid RoboCup
Einsemestrig
Wintersemester/Sommersemester
Englisch
Arbeitsaufwand (Work Load)
180
60
120
Studien- und Prüfungsleistungen
Die Prüfung besteht aus einem praktischen Teil (60%), einem schriftlichen Bericht (20%) und einer Präsentation (20%).
Im praktischen Teil implementieren die Studenten Basisalgorithmen, die im Roboter-Fußballumfeld demonstriert werden. Der schriftliche Bericht sollte die Fähigkeit reflektieren, die technischen und wissenschaftlichen Probleme in Bezug auf Roboter Fußball zu analysieren und zu verstehen und die Fähigleit Wissen aus anderen Bereichen der Robotic anzuwenden um Lösungen für die implementieren Algorythmen zu finden. Die Präsentation beurteilt die Fähigkeit wichtige Ergebnisse und Errungenschaften zusammzufassen.
J
N
Beschreibung
Die Studenten sollten das Projektpraktikum Introduction Lab Humanoid RoboCup (EI78009) belegt haben.
Die Studenten müssen seh gute Programmierkenntnisse haben: Pythone C++ und gute Kenntnisse in humanoid robocup soccer field, wie z.B. robot vision, robot learning, path planning, and locomotion.
"m Ende des Kurses sollten die Studenten in der Lage sein:
- Das Robot Operating System (ROS) mit dem NAO Roboter verwenden zu können.
- Algorithmen aus verschiedenen Bereichen ( control, vision, planning, and learnin) im Zusammenhang mit Roboterfußball zu entwickeln.
- diese Algorythmen auf den NAOs zu evaluieren.
- Eine Roboter Fußballmannschaft aufzustellen, die gegen eine anderen Mannschaft spielenkann.
Nicht technische Fähigkeit werden ebenso erlernt: Die Studenten sind in der Lage:
- ein großes technisches Projekt zu organisieren und zu leiten.
- in kleinen Gruppen zu arbeiten und die Fortschritte, die in der Gruppe erreicht werden, zu kommunizieren.
Die Studenten bilden ein Team für ein Roboterfußballwettbewerb. Die Studententeams entwickel, implementieren und testen Fortgeschrittenen Roboter Kontrollalgorythmen, die den Roboter befähigen ein Fußballspiel zu spielen. Das endültige Ziel ist es, am RoboCup teilzunehmen. RoboCup ist eine internationale Initiative, die Forschung in Robotics und künstlicher Intelligenz unterstützt. Die RoboCup Standard Platform Leage (SPL) ist die Liga, in der Wettbewerbe mit NAO Robotern ausgetragen werden.
Der Kurs ist in verschieden Phasen aufgeteilt:
- Kick-off meeting: Die Studenten treffen die Vortragenden, legen den zeitplan fest und formen Gruppen. Die Gruppenaufteilung hängt von den Vorkenntnissen der Teilnehmer ab. Die Studenten wählen eine Gruppenführer, der den Kontakt zu den vortragenden hält.
- Initialsierungsphase: Die Studenten richten ihren Arbeitsbereich einund konfigurieren ihre Ausrüstung (PCs, robots, software).
- Entwicklungsphase: Die Studenten entwickeln und implementieren die Alogrythmen. Diese Entwicklung verläuft Hand in hand mit der Test- und Validationsphase.
- Endphase: Testscenarios auf den Fußballfeld bewerten die Leistung der Roboter. Die Scenarios sollten denen, die in der Standard PlattformLeague auftretenden Scenarien entsprechen.

Qualifikation für RoboCup Wettbewerbe:
Dieses praktische Projekt wendet sich an die Studenten, die sich gerne ein ganzes Jahr mit der Aufgabe des Roboterfußballs beschäftigen wollen. Dieses Praktikum hat das langfristigeZiel ein RoboCup Studententeam zu formen,das sich für die Teilnahme an RoboCup Wettbewerben qualifizieren und teilnehmen kann.
Folgende Lehrmethonden werden angewendet:
- Einführungsvorlesung
-Anwendungsspezifische Übungen: (encompassing control, vision, planning, and learning)
- Unabhängiges Arbeiten im Labor und den mit den NAOs
Media formats:
- Papers
- Computer-supported presentations
- NAO humanoid robots
L. L. Forero, J. M. Yanez, J. Ruiz-del-Solar: "Integration of the ROS Framework in Soccer Robotics: The NAO Case", RoboCup 2013: Robot World Cup XVII, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 8371, pp. 664-671, 2014.
Kober, Bagnell and Peters, Reinforcement learning in robotics: A survey, IJRR, 2013.
Modulverantwortliche*r
Prof. Gordon Cheng