Module 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

Every summer semester

Credit points and duration

10 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

This course explains the concepts needed for the design and construction of intelligent machines that carry out complex tasks autonomously. Such machines, for example robots, use sensors to gather the required information and decide on their own what actions have to be carried out to complete the task. This course introduces the most important computational intelligence methods used in autonomous systems. In the practice part the theory will be applied "hands on" to generating autonomous behaviours in mini-robots.
The courses in this module are usually offered in English. The students can request that the courses are held in German.

In dieser Vorlesung werden Konzepte zum Design und Bau von intelligenten Maschinen vorgestellt, die komplexe Aufgaben autonom durchführen. Solche Maschinen, wie zum Beispiel Roboter, erfassen die benötigten Information über Sensoren und entscheiden selbst welche Aktionen auszuführen sind, um die verlangte Aufgabe zu erledigen. Diese Vorlesung führt in die für autonome Systeme meist eingesetzten Methoden aus der künstlichen Intelligenz ein. In den Übungen werden die theoretischen Sachverhalte durch "hands-on" Beispiele für autonomes Roboterverhalten mit Mini-Robotern praktisch umgesetzt.
Die Vorlesung wird in der Regel auf Englisch angeboten. Auf Wunsch der Studierenden kann die Vorlesung auch auf Deutsch durchgeführt werden.

Content of teaching

In the lecture, we will discuss the following topics:

  • Rule-based and Fuzzy decision making
  • Artificial Neural Networks
  • Supervised/unsupervised Learning
  • Evolutionary Computation
  • Motion control, navigation
  • Robot vision

In der Vorlesung werden folgende Inhalte behandelt:

  • Regelbasierte und unscharfe Entscheidungsfindung
  • Künstliche neuronale Netze
  • Lernverfahren
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Bewegungssteuerung und Navigation
  • Robotersehen

Recommended previous knowledge

  • Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
  • Grundkenntnisse der Programmierung in C, C++ oder Java
  • Basic knowledge about data structures and algorithms
  • Programming skills in some higher programming language such as C, C++, or Java

Necessary requirements

—

Explanation regarding the elements of the module

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Module structure: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Courses

Autonomous Systems Engineering
Type lecture
Regular cycle SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2
Autonomous Systems Engineering
Type tutorial (in connection with lecture/seminar)
Regular cycle SoSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3
Project "Autonomous Systems Engineering"
Type project
Regular cycle WiSe&SoSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3 [Pr] [Pr]

Examinations

oral presentation with written exploration
Allocated examiner Teaching staff of the course Project "Autonomous Systems Engineering" (project)
Weighting without grades
Workload 60h
LP2 2

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).

oral presentation with written exploration
Allocated examiner Teaching staff of the course Project "Autonomous Systems Engineering" (project)
Weighting 1
Workload 60h
LP2 2

Abschließende Präsentation (20-30 min.) mit Ausarbeitung (15-20 Seiten) über die Ergebnisse des Projektes
Final Presentation (20-30 min.) and written report on the outcomes of the practical project (15-20 pages)

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Profile Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
BioMechatronics / Master of Science [Studien- und Prüfungsordnung vom 22.12.2022] 1. o. 2. one or two semesters Obli­gation
BioMechatronics / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017] 1. o. 2. one or two semesters Obli­gation
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 2. one or two semesters Compul­sory optional subject
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 2 2. one or two semesters Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 2. one or two semesters Compul­sory optional subject
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] 2. one or two semesters Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 2. one or two semesters Compul­sory optional subject
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] 2. one or two semesters Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.

Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Sidebar

Elements of the module

Courses

Examinations

Programme of lectures (eKVV)

Programme of lectures (eKVV)

Show lists of modules

BioMechatronics / Master of Science

BioMechatronics / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017]

Data Science / Master of Science // Variante 1

Data Science / Master of Science // Variante 2

Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020]

Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014]

Informatics for the Natural Sciences / Master of Science

Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017]