Lernziele:
Die Studierenden haben einen Überblick über aktuelle Forschungsthemen bei autonomen lernenden Robotersystemen am Beispiel der humanoiden Robotik und sind dazu in der Lage aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der kognitiven humanoiden Robotik einzuordnen und zu bewerten.
Die Studierenden kennen die wesentlichen Problemstellungen der humanoiden Robotik und können auf der Basis der existierenden Forschungsarbeiten Lösungsvorschläge erarbeiten.
Lehrinhalt:
Die Vorlesung stellt aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet der humanoiden Robotik vor, die sich mit der Implementierung komplexer sensomotorischer und kognitiver Fähigkeiten beschäftigen. In den einzelnen Themenkomplexen werden verschiedene Methoden und Algorithmen, deren Vor- und Nachteile, sowie der aktuelle Stand der Forschung diskutiert.
Es werden folgende Themen behandelt: Biomechanische Modelle des menschlichen Körpers; biologisch inspirierte und datengetrieben Methoden des Greifens, Aktive Wahrnehmung, Imitationslernen und Programmieren durch Vormachen, sowie semantische Repräsentationen von sensomotorischem Erfahrungswissen.
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Lernziele:
Die Studierenden haben einen Überblick über aktuelle Forschungsthemen bei autonomen lernenden Robotersystemen am Beispiel der humanoiden Robotik und sind dazu in der Lage aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der kognitiven humanoiden Robotik einzuordnen und zu bewerten.
Die Studierenden kennen die wesentlichen Problemstellungen der humanoiden Robotik und können auf der Basis der existierenden Forschungsarbeiten Lösungsvorschläge erarbeiten.
Lehrinhalt:
Die Vorlesung stellt aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet der humanoiden Robotik vor, die sich mit der Implementierung komplexer sensomotorischer und kognitiver Fähigkeiten beschäftigen. In den einzelnen Themenkomplexen werden verschiedene Methoden und Algorithmen, deren Vor- und Nachteile, sowie der aktuelle Stand der Forschung diskutiert.
Es werden folgende Themen behandelt: Biomechanische Modelle des menschlichen Körpers; biologisch inspirierte und datengetrieben Methoden des Greifens, Aktive Wahrnehmung, Imitationslernen und Programmieren durch Vormachen, sowie semantische Repräsentationen von sensomotorischem Erfahrungswissen.
03: Robotik II: Humanoide Robotik, Vorlesung, SS 2019, 13.05.2019
Robotik 2 - Humanoide Robotik, SS19
1 hour 18 minutes 21 seconds
6 years ago
03: Robotik II: Humanoide Robotik, Vorlesung, SS 2019, 13.05.2019
03 |
0:00:00 Starten
0:00:05 From human body to humanoid
0:01:01 Models of the human body are used in ...
0:02:14 Human body model
0:06:34 Master Motor Map (MMM) – Motivation
0:07:13 Master Motor Map (MMM)
0:11:44 Statistic/ Anthropomorphic Model
0:12:47 The Master Motor Map (MMM)
0:22:50 Motion reproduction using MMM
0:27:53 KIT Human Motion Database
0:29:01 MMM Software and documentation
0:33:27 KIT Whole-Body Human Motion Database
0:35:41 Organization of Motion Data: Motion Description Tree
0:40:58 KIT Motion-Language Dataset
0:43:08 Exemplary Annotations
0:44:12 From motion to text and back
0:44:46 Motion-to-language Model
0:45:31 Motion to Language – Results
0:47:25 MMM Library & Tools
0:48:24 References
0:49:01 Mechatronics of humanoid Robots
0:49:22 Kinematic model of the human shoulder-arm system
0:51:29 ARMAR-4: Kinematic Model
0:51:57 ARMAR-4: Hands
0:52:28 ARMAR-III: Hands
0:54:43 Karlsruhe Humanoid Head
0:57:16 ARMAR-4: Head-Neck
0:57:52 ARMAR-4: Legs
1:00:01 ARMAR-4: Hip Kinematics
1:00:47 ARMAR-4: Hip / Upper Leg
1:00:49 ARMAR-4: Knee / Lower Leg
1:02:54 ARMAR-6: Arms
1:04:01 ARMAR-6: SAC Units
1:05:51 Human Hand: Bones and Joints
1:06:24 Karlsruhe 5-Finger Hand
1:07:53 KIT Hand prothesis
1:10:47 Shoulder-arm in Kojiro
1:12:33 Musculoskeletal Humanoid Kenshiro
Robotik 2 - Humanoide Robotik, SS19
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Die Vorlesung stellt aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet der humanoiden Robotik vor, die sich mit der Implementierung komplexer sensomotorischer und kognitiver Fähigkeiten beschäftigen. In den einzelnen Themenkomplexen werden verschiedene Methoden und Algorithmen, deren Vor- und Nachteile, sowie der aktuelle Stand der Forschung diskutiert.
Es werden folgende Themen behandelt: Biomechanische Modelle des menschlichen Körpers; biologisch inspirierte und datengetrieben Methoden des Greifens, Aktive Wahrnehmung, Imitationslernen und Programmieren durch Vormachen, sowie semantische Repräsentationen von sensomotorischem Erfahrungswissen.
