Praktikum Entwicklung von Mediensystemen: Human-Robot Interaction

Betreuender Professor: Prof. Sven Mayer
Übungsleitung: Jan Leusmann, Carl Oechsner Steeven Villa,
Umfang: 4 SWS
Sprache: Deutsch/Englisch
ECTS-Credits: 6
Modul: Master P3 / P 5: Gruppenpraktikum zu fortgeschrittenen Themen der Informatik I oder Informatik II
Nach Rücksprache mit dem Prüfungsausschuss auch Anerkennung für WP 1-3, WP 7,9, WP 19 (Vertiefende Themen für Master) möglich

• Aktuelles
• Termine und Ort
• Inhalte
• Empfohlene Vorkenntnisse
• Zeitplan

Aktuelles

• 20.10.2023 Aufgrund eines internen Fehlers finden die Kurse nicht Donnerstags sondern Dienstags statt. Die Uhrzeit bleibt unverändert.
• 13.10.2023 Falls Sie noch keinen Praktikumsplatz zugeteilt bekommen haben und an diesem Praktium teilnehmen wollen, wenden Sie sich Bitte bis zum 18.10.2023 an Jan Leusmann.

Termine und Ort

Die erste Veranstaltung wird am 26.10.2023 Dienstag den 24.10.2023 von 16:00-18:00 Uhr s.t. in der Frauenlobstr. 7A Raum 357 stattfinden.

Inhalte

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. 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 einw�chigen 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 abschlie�enden Präsentationssitzung vorstellen. Die Studierenden lernen in diesem Kurs auch die Grundlagen von ROS kennen.

Empfohlene Vorkenntnisse

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

Zeitplan

An allen Terminen gilt Anwesenheitspflicht.