Moses - Bewegungsplanung

Zur Modulseite PDF generieren

Modul / Version
#41049 / #1

Gültigkeit
SoSe 2022 - WiSe 2022/23

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Motion Planning
Bewegungsplanung

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Hönig, Wolfgang

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Schriftliche Prüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

Fachgebiet
34342100 FG Intelligent Systems

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-4

Ansprechpartner*in
Hönig, Wolfgang

E-Mail-Adresse
hoenig@tu-berlin.de

Webseite

https://imrclab.github.io/teaching.html

Diese Modulbeschreibung ist nicht auf deutsch hinterlegt.

Es wird stattdessen der Inhalt der folgenden Spracheversion angezeigt: Englisch.

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SoSe 2022 - WiSe 2022/23. Die Version für das aktuelle Semester (WiSe 2024/25) finden Sie hier: Modulbeschreibung des WiSe 2024/25

Lernergebnisse

Motion planning is a fundamental building block for autonomous systems, with applications in robotics, industrial automation, and autonomous driving. After completion of the course, students will have a detailed understanding of: • Formalization of geometric, kinodynamic, and optimal motion planning; • Sampling-based approaches: Rapidly-exploring random trees (RRT) and probabilistic roadmaps (PRM); • Search-based approaches: State-lattice based A*; • Optimization-based approaches: Sequential convex programming; • The theoretical properties relevant to these algorithms (completeness, optimality, and complexity). Students will be able to: • Decide (theoretically and empirically) which algorithm(s) to use for a given problem; • Implement (basic versions) of the algorithms themselves; • Use current academic and industrial tools such as the Open Motion Planning Library (OMPL).

Lehrinhalte

This course is jointly developed and held by Dr. Andreas Orthey (Realtime Robotics) and Dr. Wolfgang Hönig (TU Berlin). It provides a unified perspective on motion planning and includes topics from different research and industry communities. The goal is not only to learn the foundations and theory of currently used approaches, but also to be able to pick and compare the different methods for specific motion planning needs. Part 1: Foundations • Introduction, Motivation, and Problem Formulation • Configuration space, Transformations, Angular representations, Metrics • Efficient collision checking Part 2: Search-Based • A* and relevant variants with their theoretical properties • Motion primitives, state-lattice-based planning Part 3: Sampling-Based • Sampling theory (dispersion, discrepancy) • Tree-based planner: RRT, EST • Roadmap-based planner: PRM • Asymptotically-optimal sampling planner: RRT*; PRM* • Open Motion Planning Library (OMPL) Part 4: Optimization-Based • Overview of continuous constrained optimization formulations • Mathematical encoding of motion planning problems Part 5: Current and Advanced Topics • Realtime motion planning • Hybrid search-, sampling-, or optimization-based motion planning • Machine learning-based motion planning • Multi-robot motion planning: dRRT, M*

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Motion Planning	IV		k.A.	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Motion Planning (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance	15.0	4.0h	60.0h
Pre/post processing	15.0	8.0h	120.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Weekly lectures and homework assignments

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Ability to program in C++ and Python

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Unbenoteter Übungsschein«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Written exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

120 min

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Keine Angabe.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Current information in the associated ISIS course.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Steven M. LaValle, Planning Algorithms, Cambridge University Press, 2006. Available for free at http://lavalle.pl/planning/.

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Suitable for MS and PhD students in fields that consider autonomous systems, including but not limited to computer science, electrical engineering, mechanical engineering, and aerospace engineering.