Vorlesungen WS 24/25; Start ab dem 10.10.2024


Do. 11:30 - 13:05, Bachelor, TI, PI, ME Wahlpflicht, 4. Sem., Mobile Roboitk (MRO), A 4.0.15, hybrid

Übung: 13:45 - 16:10, Robotiklabor A 4.0.20, PRÄSENZ
online link: https://roblab3.ik.w-hs.de/MRO

Freitag, 11:30 - 13:05, Bachelor, TI Pflicht, PI, ME Wahlpflicht, 4. Sem., Einführung in die Bildverarbeitung (BV), A 4.0.15, hybrid
Übung ab 13:45 - 16:10, Pool A 4.0.15, PRÄSENZ
online link: https://roblab3.ik.w-hs.de/BV

Mittwoch: 11:30 - 13:05, Master, TI, PI, ME Wahlpflicht 3 Sem, Spezielle Kapitel Autonomer Systeme (SAS), A 4.0.15 PRÄSENZ
Übung ab 13:45 - 16:05, Pool A 4.0.15, PRÄSENZ
online link: https://roblab3.ik.w-hs.de/SAS
Aufgabe für den 9.10.2024: Machen Sie den Drohnenführerschein A1/A3:
https://www.lba.de/DE/Drohnen/Fernpiloten/Anforderungen_Fernpiloten_node.html

Masterarbeiten Di. 16:00
online link: https://roblab3.ik.w-hs.de/master2024

Softwareprojekt Bachelor: DIY-Bau eines vierbeinigen Roboterhundes

Softwareprojekt Master:Neuronale Schwarmroboter

Montag, 11:00 - 12:00 DRZ (Mitarbeiter Forschungsprojekt, MAs, BAs, jitsi)

Hybrid Vorlesungen und Meetings laufen über die Jitsi-Instanz des Robotiklabors. Empfohlen wird der Chromium Browser  (sudo apt-get install chromium-browser) bzw die Android apk.

Die Konferenzräume sind ca. 15 Minuten vor dem Start der Veranstaltung geöffnet. Damit Sie ihre Verbindung / Audioeinstellung testen können.
Sämtliche Unterlagen (Vorlesungen u. Übungen) gibt es wie immer im wiki: https://roblab2.ik.w-hs.de/mediawiki/index.php

Mobile Roboter WS 24/25

Einführung / Motivation

Robotersoftware
Sensorik
Aktuatorik
Lokalisierung
Lokalisierung / Karte
Kartierung
Navigation
Planung
Übungen mobile Roboter

Modulinhalte im Wiki:

https://roblab2.ik.w-hs.de/mediawiki/index.php/Mobile_Roboter

Videos (https://www.youtube.com/user/RoblabFhGe)


Einführung in die Bildverarbeitung WS 24/25



Spezielle Kapitel Autonomer Systeme WS 24/25

Spezielle Kapitel Autonomer Systeme



Deep Learning, Reinforcment Learning / Multirobot Kooperation, Generative Adversarial Networks / Latent diffusion, Depth estimation, Loss functions (SFMLearn), Drohnen, LLMs