Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Künstliche Intelligenz - 2009

Forschungsseminar (SS2007)


DI 11.00-13.00 Uhr, RUD 25, Raum 3.408



  • 24.04.07
11:15 - 12.00 "Auflösen mehrdeutiger Landmarken zur Selbstlokalisierung auf einem Fußballfeld"

Alexander Schade, HU Berlin

Inhalt
  • 24.04.07
12.00 - 12.45 "Benutzung von Referenzobjekten zur peilungsbasierten Entfernungsbestimmung"

Heinrich Mellmann, HU Berlin

Inhalt
  • 08.05.07
Ein Kurzzeitgedächtnis von Perzepten als Grundlage zur Selbstlokalisierung

Matthias Jüngel, HU Berlin

Im Vortrag geht es um Selbstlokalisierung im RoboCup. Dabei stelle ich Konzepte zur Wahrnehmung und Umweltmodellierung vor, die Teil meiner Dissertation sein werden. Alle Verfahren wurden auf dem Aibo implementiert und getestet, teilweise auch erfolgreich im Wettbewerb eingesetzt. Ein entscheidender Unterschied zu existierenden Verfahren ist die interne Repräsentation des aktuellen Zustands des Roboters. Die Position wird nicht durch einen "Belief" angenähert, der wechselseitig durch "Sensor-Update" und "Motion-Update" aktualisiert wird. Die Positionsbestimmung basiert hingegen auf einem Kurzzeitgedächtnis der Beobachtungen und Bewegungsinformationen. Dieses Kurzzeitgedächtnis ist nicht nur bei der Bestimmung der Position sehr hilfreich, sondern auch schon bei vorgelagerten Wahrnehmungsprozessen. Am Beispiel des Aibo-Torwarts werden die Verfahren von der Bildauswertung bis zur Bestimmung der Position erläutert.
  • 15.05.07
"How to get the best paper award"

Prof. Hans-Dieter Burkhard, HU Berlin

Inhalt
  • 22.05.07
Gps-gestützte Lokalisierung mobiler Roboter durch ein Unscented Kalman-Filter

Stefan Groß, HU Berlin und robowatch GmbH

Die mobilen Robotersysteme der Robowatch Technologies GmBh sollen beliebige Gelände mit der Hilfe einer Infrarot-Kamera und anderen Sensoren überwachen. Dazu müssen die Roboter einen Weg innerhalb der Gelände abfahren, der durch Koordinatenpunkte vorgegebenen ist. Um diese Aufgabe zu bewältigen, müssen sich die Roboter im Gelände lokalisieren. Dazu werden die Daten von einem GPS-Empfänger, einem Gyroskop/Intertialmeßsystem und der Fahrzeugodometrie ausgewertet. Ein Unscented-Kalman-Filter sorgt für die Fusion dieser verschiedenen Sensordaten zu einer Position. Mit dieser Position wird der Roboter auf der zu fahrenden Strecke entlang gesteuert.
  • 29.05.07
Verteilte constraint-basierte Produktionsprogrammplanung

Ingo Bendel, HU Berlin und DaimlerChrysler AG

In dieser Diplomarbeit wurden Möglichkeiten zur Entwicklung verteilter constraintbasierter Agentensysteme mit CHIP (Constraint Handling In Prolog) beschrieben und ein Ansatz am Beispiel der Verteilung eines constraintbasierten Programmplanungssystems prototypisch realisiert. Ziel war es, mit diesem verteilten Planungssystem weit größere Probleme planen zu können, als mit dem bisherigen monolithischen System.
  • 05.06.07
Kooperative Weltmodellierung durch Mobile Roboter

Daniel Göhring, HU-Berlin

Die Modellierung der Umwelt spielt für Roboter in dynamischen Umgebung ohne Frage eine wichtige Rolle. Meist erfolgt diese Modellierung jedoch ohne Kooperation mit Agenten innerhalb derselben Domäne. Dass diese Kooperation jedoch sehr hilfreich sein kann, wird in diesem Vortrag vorgestellt. Der Vortrag beschäftigt sich mit den verschiedenen Modellierungsebenen, analysiert Sensordaten, die für eine kooperative Umweltmodellierung besonders geeignet sind, und stellt unter verschiedenen Aspekten vor, wie diese mithilfe von Bayesfilterverfahren integriert werden können. Der Vortrag gibt damit einen Überblick über die Themen, mit denen ich mich im Rahmen meiner Dissertation beschäftigt habe bzw. noch beschäftigen werde.
  • 12.06.07
Identifikation und autonome Selektion von emotionalen Zuständen am Bsp. von "Intrige"

Jan-Marc Ehrmann, Johann-Wolfgang-Goethe-Universität FFM

Inhalt
  • 19.06.07
11:15 Bayes-Algorithmus zur Selbstlokalisierung

Matthias Jüngel, HU Berlin

Im Vortrag werde ich die Funktionsweise des Bayes-Algorithmus vorstellen und an einfachen Beispielen erläutern. Dies ist spannend, da gängige Verfahren wie Kalman- und Partikel-Filter Annäherungen an den Bayes-Algorithmus darstellen. Es sollen Vor- und Nachteile diskutiert werden. Interessant ist zum Beispiel: - Wie ist die Rechenzeit? - Kann mit "Negativ-Information" umgegangen werden? - Wie wird in Kidnap-Situationen reagiert? - ...
  • 26.06.07
"Evaluation eines Multiagentensystems zur Unterstuetzung der Durchfuehrung von klinischen Studien"

Helmut Myritz, HU Berlin

Inhalt
  • 03.07.07
11:15

Vortragender

Inhalt
  • 10.07.07
11:15

Vortragender

Inhalt
  • 17.07.07
Stand der Arbeiten im OpEN.SC Projekt

Danilo Schmidt, HU Berlin

Inhalt
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