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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Cheatsheet
Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Cheatsheet Kinematik und Dynamik von robotischen Beinen Definition: Untersucht Bewegungen und Kräfte in robotischen Beinen, Fokus auf Bewegungssteuerung und Stabilität. Details: Kinematik: Analyse der Gelenkwinkel und Positionen. Dynamik: Betrachtung der Kräfte und Momente. D-Gleichung: \(M(\theta)\ddot{\theta} + C(\theta,\dot{\theta})\dot{\theta} + G(\...

Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Cheatsheet

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Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Exam
Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Exam Aufgabe 1) Kinematik und Dynamik von robotischen Beinen Untersucht Bewegungen und Kräfte in robotischen Beinen, Fokus auf Bewegungssteuerung und Stabilität. Kinematik: Analyse der Gelenkwinkel und Positionen. Dynamik: Betrachtung der Kräfte und Momente. D-Gleichung: \(M(\theta)\ddot{\theta} + C(\theta,\dot{\theta})\dot{\theta} + G(\theta) = \tau\) ...

Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt - Exam

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Was untersucht die Kinematik in robotischen Beinen?

Welches Modell beschreibt die Dynamik robotischer Beine?

Welches Kriterium dient der Stabilitätsbewertung bei robotischen Beinen?

Was ist die Hauptfunktion von künstlichen neuronalen Netzen in der Bewegungssteuerung von Robotern?

Welche Arten von Eingangsdaten nutzen die neuronalen Netze für die Bewegungssteuerung?

Was wird während der Trainingsphase der neuronalen Netze optimiert?

Was ist Model Predictive Control (MPC)?

Welche Zielfunktion wird in MPC minimiert?

Für welche Einsatzgebiete kann MPC in der Beinrobotik verwendet werden?

Was ist das Ziel der Untersuchung und Nachahmung biologischer Bewegungsmuster bei Robotern?

Welche biologischen Aspekte werden bei der Analyse von Bewegungsmustern berücksichtigt?

Welche Methoden werden zur Optimierung robotischer Bewegungen verwendet?

Welche Eigenschaften beeinflussen die Materialauswahl für Roboterglieder?

Welches Material hat eine hohe Festigkeit und ist für Roboterglieder geeignet?

Welche Eigenschaft eines Materials reduziert den Energieverlust und den Materialverschleiß bei Robotergliedern?

Wie optimieren Sensoren und Feedback-Systeme die Fortbewegung und Stabilität von Robotern?

Welche Sensortypen sind entscheidend für die Roboterfortbewegung und Stabilität?

Welche mathematischen Modelle werden zur Datenverarbeitung im Kontext von Sensoren und Feedback-Systemen verwendet?

Was ist die Definition eines PID-Reglers in der Robotersteuerung?

Welche drei Elemente umfasst die PID-Regelung?

Was beschreibt die Formel für die PID-Regelung?

Was versteht man unter der Projektdefinition in der Planung und Umsetzung von Robotik-Projekten?

In welcher Phase der Planung werden erste Modelle und Simulationen erstellt?

Welche Phase folgt auf die Prototypenentwicklung in Robotik-Projekten?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Biomechanik von Robotern

In diesem Kurs lernst Du die biomechanischen Prinzipien, die für die Fortbewegung von Robotern mit Beinen wichtig sind. Die verschiedenen Bewegungsarten und die Designparameter werden im Detail untersucht.

  • Grundlagen der Robotik und Biomechanik
  • Analyse biologischer Bewegungen als Vorbild
  • Kinematik und Dynamik von robotischen Beinen
  • Materialauswahl und -eigenschaften für Roboterglieder
  • Einfluss von Gewicht, Größe und Form auf die Fortbewegung
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02
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Steuerungsalgorithmen

Diese Vorlesung behandelt die Algorithmen, die zur Steuerung von Robotern mit Beinen eingesetzt werden. Du wirst verschiedene Modelle und Methoden kennenlernen, um Roboterbewegungen präzise und effektiv zu steuern.

  • Grundkonzepte der Steuerungstheorie
  • PID-Regler und deren Anwendung
  • Künstliche neuronale Netze für die Bewegungssteuerung
  • Model Predictive Control (MPC)
  • Einsatz von Sensoren und Feedback-Systemen
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03
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Aktuelle Forschungstrends

In diesem Teil des Kurses erfährst Du mehr über die neuesten Entwicklungen in der Forschung zur Fortbewegung von Robotern. Du wirst aktuelle Herausforderungen und technologische Fortschritte kennenlernen.

  • Innovationen in der Robotikforschung
  • Neue Materialien und Antriebssysteme
  • Kollaborative Robotik und Mensch-Roboter-Interaktion
  • Autonome Systeme und maschinelles Lernen
  • Fallstudien zu aktuellen Forschungsprojekten
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Praxisorientierte Projekte

Der Kurs umfasst praxisorientierte Projekte, die Dir die Möglichkeit bieten, theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen. Du wirst an realen Projekten arbeiten und wertvolle praktische Erfahrungen sammeln.

  • Planung und Umsetzung von Robotik-Projekten
  • Teamarbeit und Projektmanagement
  • Prototyping und Testen von Robotern
  • Fehleranalyse und Problemlösung
  • Präsentation der Projektergebnisse
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Vorlesung 'Legged Locomotion of Robots + Laborprojekt', die an der Universität Erlangen-Nürnberg angeboten wird, hast Du die Möglichkeit, tief in die Welt der Robotertechnik einzutauchen. Dieser Kurs, der speziell für Informatik-Studierende konzipiert wurde, bietet eine umfangreiche Übersicht über die theoretischen und praktischen Aspekte der Fortbewegung von Robotern. Die Vorlesung gliedert sich in mehrere Abschnitte: eine vierwöchige Einführung, gefolgt von fünf Wochen Theorie der Fortbewegung, vier Wochen Praxisprojekt und einem abschließenden zweimonatigen Projekt. Die Studienleistungen setzen sich aus einer Projektarbeit (50 %) und einer schriftlichen Prüfung (50 %) zusammen. Der Kurs wird im Wintersemester angeboten. Wichtige Themen des Curriculums sind Biomechanik von Robotern, Steuerungsalgorithmen, aktuelle Forschungstrends und praxisorientierte Projekte.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung gliedert sich in vier Abschnitte: Einführung (4 Wochen), Theorie der Fortbewegung (5 Wochen), Praxisprojekt (4 Wochen), Abschlussprojekt (2 Wochen).

Studienleistungen: Die Studienleistungen setzen sich zusammen aus einer Projektarbeit (50%) und einer schriftlichen Prüfung (50%).

Angebotstermine: Der Kurs wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Biomechanik von Robotern, Steuerungsalgorithmen, aktuelle Forschungstrends, praxisorientierte Projekte.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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