Nummer

INFO-4390 		Titel

Visual Perception and Learning for Robotics 		Lehrform(en)

Vorlesung, Übung
ECTS 6
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
180 h
Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS
Selbststudium:
120 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Unregelmäßig
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl)
Inhalt

- Einführung in Robotertypen und Sensoren
- Bildaufbau
- Zwei-Ansichten-Geometrie
- Deep-Learning-Grundlagen
- Bildbewegung und optischer Fluss
- Schlüsselpunkte und Deskriptoren
- Schätzung der Kamerabewegung
- Probabilistische Zustandsschätzung
- Visuelle simultane Lokalisierung und Kartierung
- Visuelle Trägheits-Odometrie
- Ereignisbasierte Vision
- 3D-Objekterkennung und -verfolgung
- Lernbasierte Planung und Steuerung aus Bildern
Qualifikationsziele

(1) Die Studierenden können ein robotergestütztes visuelles Wahrnehmungsproblem als algebraisches, probabilistisches Zustandsschätzungs- oder maschinelles Lernproblem formulieren und einen geeigneten Algorithmus zu seiner Lösung auswählen.

(2) Die Studierenden sind in der Lage, eine Reihe von robotergestützten visuellen Wahrnehmungs- und Lernalgorithmen zu implementieren und ihr Verhalten zu analysieren.

(3) Die Studierenden können die Herausforderungen bei der visuellen Wahrnehmung und dem Lernen von Robotern erläutern und neue Methoden bewerten und charakterisieren.
Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Vorlesung
V
o
2
3.0
K
90
b
100
Übung
Ü
o
2
3.0
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Stückler
Literatur / Sonstiges

Recommended to attend deep learning course before. Basic programming skills in python required.

Lecture slides will be provided. Further literature will be announced in the lecture. Recommended textbooks:

- An Invitation to 3-D Vision by Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Košecká, S. Shankar Sastry

- R. Szeliski's book on Computer Vision: Algorithms and Applications

- K. Murphy's book on Machine Learning: A Probabilistic Perspective

- Deep Learning by Goodfellow, Bengio and Courville
https://www.deeplearningbook.org
Zuletzt angeboten Wintersemester 2022
Geplant für ---
Zugeordnete Studienbereiche INFO-INFO, INFO-PRAK, INFO-TECH, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDI-MEDI, MEDI-MMT, ML-CS, ML-DIV