Das Modul läuft aus zum 01.10.2026

Es gibt u.U. ein aktuelleres Nachfolgemodul. Bitte informieren Sie sich.

Labor Intelligent Robots

Digitale Innovation und Transformation, Master (PO-2024)

Modulnummer / ModulcodeWAHL-12
ModulnameLabor Intelligent Robots
Art des ModulsWahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

Der/die Studierende kann die Anwendungen und Grenzen von humanoiden u. a. Robotern einschätzen, Roboter am Beispiel des humanoiden Roboters NAO oder des zweiarmigen Robotermanipulators Baxter programmieren, mit der Nao-API für die Programmierung des NAO oder dem Roboter Middleware Robot Operating System (ROS) des Baxter umgehen, Skripte in Python für NAO oder Baxter schreiben, eigenständig kleinere Projekte mit NAO oder Baxter umsetzen.
Der/die Studierende kennt wichtige Bibliotheken des NAO oder Baxter (z. B. zur Erkennung, Planung und Manipulation) kennen und kann sie anwenden sowie eigenständig größere Projekte mit dem NAO oder dem Baxter umsetzen.

LehrveranstaltungsartenPr (4 SWS)
Lehrinhalte

Grundlagen der Interaktion mit (humanoiden) Robotern; Vorstellen des NAO Programmiersystems, des Roboter Operating Systems (ROS) und der Programmierung des Baxter Roboters; Grundlagen / Prinzipien der Pro­grammiersprache Python und Anwendung mit NAO und Baxter; Erweite­rung der Funktionalität des NAOs und des Baxters.

Kooperation Roboter-Roboter / Mensch-Roboter; erweiterte Vision-Fähigkeiten oder komplexe motorische An­wendungen mit hohem Grad an Interaktion 

Titel der LehrveranstaltungenLabor Intelligent Robots
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen)Vermittlung theoretischer Grundlagen in vorlesungsähnlichen Weise; deutliche Zunahme des Anteils praktischer Anwendungen von den Lehrinhalten im Laufe des Labors; abschließendes Projekt / Competition mit Anwendung der Kenntnisse
Verwendbarkeit des ModulsInformatik
Dauer des ModulsEin Semester
Häufigkeit des Angebotessiehe Vorlesungsverzeichnis
SpracheDeutsch/Englisch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul keine
Studentischer Arbeitsaufwand180 h (60 h Präsenz + 120 h Selbststudium)
StudienleistungenStudienleistung S1: Erfolgreiche Bearbeitung von mindestens 50% der Übungsaufgaben bezogen auf die Gesamtpunktzahl
Voraussetzung für Zulassung zur PrüfungsleistungStudienleistung S1
PrüfungsleistungenUmfangreichere Abschlussaufgabe mit Ausarbeitung und Präsentation
Anzahl Credits (ECTS)6 cp
LehreinheitInformatik
Modulverantwortliche/rProf. Dr. Bernhard Sick
LehrendeProf. Dr. Bernhard Sick und Mitarbeitende
MedienformenFolien, Tafel, Übungsblätter, Rechnerübungen mit Robotern, wissenschaftliche Veröffentlichungen
Literatur

Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.