Praktikum Human-Robot Interaction

Betreuender Professor: Prof. Sven Mayer
Übungsleitung: Jan Leusmann, Carl Oechsner, Xuedong Zhang
Umfang: 4 SWS
Language: English
ECTS-Credits: 6
Modul: Vertiefende Themen: P 1, P 2, WP 9, WP 12, WP 15, WP 26, WP 27 (MA INF PStO 2022); P 1, P 3, P 5, WP 3, WP 9 (MA MI PStO 2022); P 6, P 9, WP 3, WP 6 (MA MCI PStO 2022); WP 48, WP 51, WP 52 (BA INF PStO 2022); WP 26, WP 29, WP 30 (BA MI PStO 2022)

• Lehrplan
• Empfohlene Vorkenntnisse
• Zeitplan
• Benotung
• Anmeldung

Lehrplan

Dieser Kurs zielt darauf ab, den Studierenden die aktuellen Forschungsgebiete der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI) und das notwendige Wissen zur Umsetzung von Ideen in diesem Bereich zu vermitteln. Nach diesem Kurs sollten die Studierenden über grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Pfad- und Bewegungsplanung, inverse Kinematik, Computer-Vision-Ansätze für grundlegende visionbasierte Aktionen und Reinforcement Learning verfügen. Die Studierenden lernen in diesem Kurs auch die Grundlagen von ROS kennen. Mit diesen erworbenen Fähigkeiten sollten die Studierenden dann in der Lage sein, neue HRI-Ideen zu konzipieren und umzusetzen.

Während des Semesters lernen die Studierenden die oben genannten Themen kennen und vertiefen die erworbenen Kenntnisse in kleinen Übungen. In einer einwöchigen Sitzung am Ende des Semesters werden sie in Gruppen von 3-4 Personen ein neuartiges HRI-System auf physischen Robotern implementieren und ihre Ergebnisse in einer abschließenden Präsentationssitzung vorstellen.

Empfohlene Vorkenntnisse

• Human-Computer Interaction
• Machine Learning, e.g., Pratical Machine Learning, Intelligent User Interfaces, Practical Course Development of Media Systems: Reinforcement Learning

Zeitplan

Montags, 16:00-18:00, zweiwöchenlich
Frauenlobstr. 7a, 3. Stock, Raum 357

An allen Terminen gilt Anwesenheitspflicht.

Benotung

Die Note basiert auf einem Referat und einer Hausarbeit.

• Das Referat muss 10 bis 20 Minuten Dauern.
• Die Hausarbeit mit der LaTex Vorlage muss 20.000 - 30.000 Zeichen umfassen

Anmeldung

Interested students can apply for this practical course via the central registration process. Details on this will be published via institute's communication channels. Signing up for this course directly is not possible.