20-00-1181

Intelligent Robotic Manipulation: Advanced topics in Robot Perception, Planning and Control

FB20 Informatik · 6 CP (aus SWS geschätzt) · Angeboten in WiSe 2025/26

Notenverteilung

Mittel der Semesterschnitte

2.03

Jedes Semester zählt gleich, unabhängig von seiner Größe.

Gewichteter Gesamtschnitt

2.03

Nach Kohortengröße gewichtet — der Schnitt über alle Ergebnisse hinweg.

Bestehensquote

82%

Anteil der Ergebnisse von 4,0 oder besser. 4,0 ist die letzte bestandene Note.

Semester mit Daten

Die deutsche Skala reicht von 1,0 (beste) bis 4,0 (letzte bestandene Note), 5,0 ist nicht bestanden. Eine 4,3 gibt es nicht.

Nach Semester

WiSe 2024/25

∅ 2.02934 Ergebnisse18% durchgefallenÜber die Erweiterung gemeldet

1,0

1,3

1,7

2,0

2,3

2,7

3,0

3,3

3,7

4,0

5,0

Fehlend (Krankschreibung): 1Gemeldet am 05.09.2026

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Wöchentliche Termine · WiSe 2025/26

Di11:30–13:10Veranstaltung findet hybrid statt. Nähere Infos erhalten Sie am Fachgebiet. · Integrierte Veranstaltung
Fr09:55–11:35Veranstaltung findet hybrid statt. Nähere Infos erhalten Sie am Fachgebiet. · Übung

Bestandteile

20-00-1181-ivIntegrierte Veranstaltung4 SWS

Sprache: Englisch
Lehrende: Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki

Lehrinhalte

This course introduces fundamental algorithmic approaches for creating robot systems that can autonomously manipulate physical objects in unstructured environments such as homes. We will cover basic principles for endowing autonomous robots with planning, perception, and decision-making capabilities, i.e., topics include perception (including approaches based on deep learning and approaches based on 3D geometry), planning (robot kinematics and trajectory generation, collision-free motion planning, task-and-motion planning, and planning under uncertainty), as well as dynamics and control for adaptive and reactive manipulation. Tentative list of topics: Topology in robotics and rigid body motions Refresher on forward, inverse kinematics and dynamics Differential kinematics and optimization Geometric perception and object pose detection Object pose estimation and tracking and multi-sensor fusion Grasp generation and grasp evaluation Trajectory Optimization Search and Sampling-based motion planning Force control Visuomotor policies and intuitive physics Task and motion planning and belief-space planning Practical exercises will guide understanding fundamental mathematical and algorithmic principles for enabling robotic manipulators to perceive their environment, estimate the current state of the robot itself and the robots or humans in their surroundings, and create a strategy for executing various tasks that involve autonomously manipulating objects in cluttered scenes.

Prüfungstermine

Kein Prüfungstermin veröffentlicht.

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Notenverteilung

Mittel der Semesterschnitte

2.03

Jedes Semester zählt gleich, unabhängig von seiner Größe.

Gewichteter Gesamtschnitt

2.03

Nach Kohortengröße gewichtet — der Schnitt über alle Ergebnisse hinweg.

Bestehensquote

82%

Anteil der Ergebnisse von 4,0 oder besser. 4,0 ist die letzte bestandene Note.

Semester mit Daten

Die deutsche Skala reicht von 1,0 (beste) bis 4,0 (letzte bestandene Note), 5,0 ist nicht bestanden. Eine 4,3 gibt es nicht.

Nach Semester

WiSe 2024/25

∅ 2.02934 Ergebnisse18% durchgefallenÜber die Erweiterung gemeldet

1,0

1,3

1,7

2,0

2,3

2,7

3,0

3,3

3,7

4,0

5,0

Fehlend (Krankschreibung): 1Gemeldet am 05.09.2026